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龍圖騰網恭喜華北電力大學申請的專利一種基于模糊自抗擾控制的小型一體化壓水堆功率T-S模糊建模方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115130248B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210898968.5，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種基于模糊自抗擾控制的小型一體化壓水堆功率T-S模糊建模方法是由周世梁;陳澤廉;張雪松;彭芝儀設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模糊自抗擾控制的小型一體化壓水堆功率T-S模糊建模方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于模糊自抗擾控制的小型一體化壓水堆功率T?S模糊建模方法，包括以下步驟：步驟1、構建小型一體化壓水堆的堆芯集總參數模型；步驟2、通過對步驟1中的堆芯集總參數模型進行模型變換，獲得用于自抗擾控制器設計的2階非線性模型；步驟3、構建與步驟2等價的功率T?S模糊模型。本發明面向LADRC設計的，不以模型結構最簡或模型擬合精度最高為建模目標，對于特定結構的非線性模型，通過采用適當的前提變量和模糊集隸屬度函數，使所得T?S模糊模型與原非線性模型具有等價的解析形式，既提高了模糊模型的精度，也降低了模糊模型結構選擇和參數優化的難度。

本發明授權一種基于模糊自抗擾控制的小型一體化壓水堆功率T-S模糊建模方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模糊自抗擾控制的小型一體化壓水堆功率T-S模糊建模方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、構建小型一體化壓水堆的堆芯集總參數模型；步驟2、通過對步驟1中的堆芯集總參數模型進行模型變換，獲得用于自抗擾控制器設計的2階非線性模型；步驟3、構建與步驟2等價的功率T-S模糊模型；步驟1進一步包括：根據曼恩傳熱模型以及小型一體化壓水堆功率模型構建所述堆芯集總參數模型，表示為如式1-7所示： 式中，Pth為相對功率；ρ為反應性；Λ為一代中子時間；Cr為相對先驅核濃度；n，n0分別為中子密度和初始平衡中子密度或穩態中子密度；P，P0分別為反應堆功率和反應堆額定功率；λ為緩發中子先驅核衰變時間常數；Tf為燃料溫度；f為裂變釋放能量在燃料中所占份額；θ1，θ2分別為冷卻劑節點1溫度和冷卻劑節點2溫度；mc1，mc2分別為冷卻劑節點1質量和冷卻劑節點2質量；cpc為一回路冷卻比熱容；cpf為燃料比熱容；Afc，Afc1，Afc2為燃料與冷卻劑總傳熱面積，燃料與冷卻劑節點1總傳熱面積和燃料與冷卻劑節點2總傳熱面積；Wc為堆芯冷卻劑質量流量；Ufc為燃料與冷卻劑傳熱系數；ρ，ρr為反應性和控制棒引入的反應性；Gr為控制棒反應性價值；zr為控制棒相對棒速；步驟2進一步包括：子步驟S21、將式1進一步表示為如式8所示： 將式1對時間求導，得到如式9所示： 將式2，8代入式9得到如式10所示關系： 進一步表示為如式11-16所示：Pth＝Pth0+δPth11，cr＝cr0+δcr12，Tf＝Tf0+δTf13，θ1＝θ10+δθ114，θ2＝θ20+δθ215，ρr＝ρr0+δρr＝δρr16，其中Pth0、Cr0、ρ0、ρr0、Tf0、θ10、θ20為初值，分別取Pth0、1、0、0、Tf0、θ10、θ20；子步驟S22、對式16求導，表示為如式17所示： 對于與的表達式，兩個冷卻劑控制體溫差不大，冷卻劑比熱容、密度以及燃料到冷卻劑的傳熱系數差異不大，表示為如式18-20所示：μc＝μc1＝μc2＝mc1cpc＝mc2cpc18，Ω＝Ω1＝Ω2＝UfcAfc1＝UfcAfc219，M＝Wccpc20，將式11、13、14、15、19、20分別代入式2和式5得到冷卻劑節點溫度增量形式的一階表達式，如式21-23所示： 用堆芯進口溫度和出口溫度對冷卻劑節點溫度δθ1與δθ2進行簡化，表示為如式24-25所示：δθ2≈δToutlet≈δThl24，δTinlet≈δtcl25，子步驟S23、穩態情況下，將式4與式5相減，表示為如式26所示：WccpcδTinlet-δθ1-Wccpcδθ1-δθ2＝026，瞬態過程中兩個冷卻劑控制體溫度變化較緩慢時，具備如式27所示關系： 由式22、27得到如式28所示關系： 將式28代入式23得到如式29所示方程： 子步驟S24、將式3改寫為如式30所示： 其中，Ωf、μf分別被表示為如式31-32所示： μf＝mfcpf32，將式11、13、14代入式30得到如式33所示： 將6、17、28、29、32代入式9，得到如式34、35所示方程： 其中，f為“未建模動態”和內部擾動之和，即包含燃料溫度變化量δTf不可測等變量；將式34再次化簡為如式36所示： 其中，相關參數表示為如式37-47所示： 步驟3進一步包括以下子步驟：子步驟S31、構建兩狀態量的非線性項等價的T-S模糊模型，表述為如式47所示： 所述T-S模糊模型采用的模糊規則被表示為如下所示：IFδPthisN,THENIFδPthisP,THEN其中，N和P為模糊集，為f的模糊表示，di為待定常數；所述T-S模糊模型的模糊推理輸出被寫為如式48所示： 其中，wiδPth為模糊規則的權重，等于模糊集N或P的隸屬度，即被表示為如式49所示：wiδPth＝μiδPth,i＝1,249，以wi表示隸屬度，式48，49被式50所約束：w1+w2＝150，具備如式51所示關系：w1d1+w2d2＝δPth51，d1和d2的值滿足對于所有δPth∈Ψ都有wixi∈[0,1]，表示為如式52所示：Ψ≡{xt∈Rn|||xt||≤ε}52，聯立50，51求解得如式53所示： 取d1＝-d2＝d，其中，d被表示為如式54所示：d＝max||δPtht||54，則由式50和53得到如式55-56所示關系： 子步驟S32、選擇δTcl、δThl、δPth和δzr為前提變量，建立如式36所對應的模糊模型，表示為如下所示：IFδTclisF1iandδThlisF2iandδPthisF3iandδzrisF4i,THEN， i＝1,2,3,4,…,16，推理輸出為如下關系： 其中，f表示“總擾動”，包括未建模動態、參數不確定性和外部擾動，滿足如式57-58所示關系： 設x如式59所示：x＝[x1x2x3x4]＝[δTclδThlδPthδzr]59，滿足如式60-62所示關系： 其中，dj為各前提變量的上界，表示為如式63所示：dj＝max|xj|+εj,εj063，其中，相關參數表示為如式64-71所示： bi,P-P＝-1ceili2BP-Pd368，bi,z-P＝-1iBz-Pd469，

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