大型氦低温系统广泛应用于各类大科学装置中,运行中往往会产生热脉冲,通过负载端传导给制冷系统,对制冷系统产生热冲击.为了研究和应对热冲击,建立了一种多变量控制策略并得到了相关仿真和实验结果.首先以真实系统为基础建立了氦低温系统的动态仿真模型,同时建立了一个基于模糊神经网络的多变量协同控制策略,并将其应用在仿真液化器模型和一个真实的氦透平制冷系统上,得到了低温系统降温过程和控制过程的仿真和实验数据.仿真和实验结果显示本策略的偏差积分量为0.016 5,下降时间为102 s,上升时间为112s.普通PID的的偏差积分量为0.026 9,下降时间为154 s,上升时间为170 s.通过仿真和实验过程的比较,验证了本文建立的动态仿真模型具有可用的精度,证明了本策略具有较好的控制效果.
大型低温系统 氦制冷机 氦液化器 模糊控制 神经网络