自动微分范文10篇

摘要自动微分转换系统（DFT）由LASG和LSEC联合研制开发，目前已拥有成熟的版本。本文对DFT系统的功能、特色及其基本应用作了全面的介绍，并给出了一些颇具说服力的数值试验结果。同时，本文提出了统计准确率评价的概念，这对评价一类自动微分工具及其微分模式代码的可靠性与有效性提供了一种客观的尺度。最后，本文还详细讨论了运用切线性模式求解雅可比矩阵的问题，给出了求解初始输入矩阵的有效算法。

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

摘要自动微分转换系统（DFT）由LASG和LSEC联合研制开发，目前已拥有成熟的版本。本文对DFT系统的功能、特色及其基本应用作了全面的介绍，并给出了一些颇具说服力的数值试验结果。同时，本文提出了统计准确率评价的概念，这对评价一类自动微分工具及其微分模式代码的可靠性与有效性提供了一种客观的尺度。最后，本文还详细讨论了运用切线性模式求解雅可比矩阵的问题，给出了求解初始输入矩阵的有效算法。

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

摘要自动微分转换系统（DFT）由LASG和LSEC联合研制开发，目前已拥有成熟的版本。本文对DFT系统的功能、特色及其基本应用作了全面的介绍，并给出了一些颇具说服力的数值试验结果。同时，本文提出了统计准确率评价的概念，这对评价一类自动微分工具及其微分模式代码的可靠性与有效性提供了一种客观的尺度。最后，本文还详细讨论了运用切线性模式求解雅可比矩阵的问题，给出了求解初始输入矩阵的有效算法。

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

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关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

摘要自动微分转换系统（DFT）由LASG和LSEC联合研制开发，目前已拥有成熟的版本。本文对DFT系统的功能、特色及其基本应用作了全面的介绍，并给出了一些颇具说服力的数值试验结果。同时，本文提出了统计准确率评价的概念，这对评价一类自动微分工具及其微分模式代码的可靠性与有效性提供了一种客观的尺度。最后，本文还详细讨论了运用切线性模式求解雅可比矩阵的问题，给出了求解初始输入矩阵的有效算法。

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

摘要自动微分转换系统（DFT）由LASG和LSEC联合研制开发，目前已拥有成熟的版本。本文对DFT系统的功能、特色及其基本应用作了全面的介绍，并给出了一些颇具说服力的数值试验结果。同时，本文提出了统计准确率评价的概念，这对评价一类自动微分工具及其微分模式代码的可靠性与有效性提供了一种客观的尺度。最后，本文还详细讨论了运用切线性模式求解雅可比矩阵的问题，给出了求解初始输入矩阵的有效算法。

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

摘要自动微分转换系统（DFT）由LASG和LSEC联合研制开发，目前已拥有成熟的版本。本文对DFT系统的功能、特色及其基本应用作了全面的介绍，并给出了一些颇具说服力的数值试验结果。同时，本文提出了统计准确率评价的概念，这对评价一类自动微分工具及其微分模式代码的可靠性与有效性提供了一种客观的尺度。最后，本文还详细讨论了运用切线性模式求解雅可比矩阵的问题，给出了求解初始输入矩阵的有效算法。

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

摘要：双床循环流化床锅炉具有独特的炉膛结构，其除渣自动控制系统目前没有可参考的模型，结合神华神东电力有限责任公司郭家湾电厂（以下简称“郭家湾电厂”）双床循环流化床锅炉炉内除渣自动控制系统的设计与调试，提出了此类循环流化床锅炉除渣自动控制系统的模型并进行分析，此模型可以有效实现双床循环流化床锅炉除渣系统的自动调节，能够避免手动控制存在的调节不准确、劳动强度大、费电、安全稳定性差等缺点。

关键词：发电厂；循环流化床；除渣；风室；自动控制

郭家湾电厂建设规模为2×300MW发电机组，锅炉为国产首台1065t/h亚临界双床循环流化床锅炉，每台锅炉配备6台冷渣器、3台链斗输送机、3台斗提机用于除去煤燃烧后产生的灰渣，由于双床循环流化床锅炉结构的特殊性，其除渣自动控制没有可参照的模型，投产后除渣系统一直由运行人员手动控制，根据该情况，电厂技术人员设计了除渣自动控制系统模型并进行逻辑修改和调试。

1双床循环流化床锅炉除渣系统

循环流化床锅炉是1种通过燃料燃烧将水加热后产生蒸汽的设备，双床循环流化床锅炉具有2个布风板（床），此类锅炉通常用于发电厂。双床循环流化床锅炉配备除渣系统，用于将炉膛内燃料燃烧产生的灰渣放出冷却后输送至渣仓。炉膛内燃料燃烧产生的灰渣堆积在床上，床上的灰渣通过放渣管流出到冷渣器，在冷渣器内冷却后排出，经链斗机和斗提机输送至渣仓，工艺系统如图1所示。双床循环流化床锅炉除渣系统配备6台变频式冷渣器。运行过程中，通过调节变频冷渣器的转速增加或减少放渣量来调整水冷风室压力在允许范围内，同时还要避免冷渣器出渣温度和冷渣器出水温度超限。双床循环流化床锅炉除渣系统运行时，依靠运行人员手动调节冷渣器转速来控制水冷风室压力，手动调节存在调节不准确、劳动强度大、费电、安全稳定性差等缺点。

2双床循环流化床锅炉除渣自动控制系统

1零功率物理试验的目的

验证换料后的堆芯装载图；测量与核电站正常安全运行有关的物理参数，包括热态零功率下，所有棒全提时临界硼浓度和等温温度系数，控制棒的积分价值，硼微分价值；验证有关核参数的安全准则和设计准则；验证堆芯换料设计的有效性；为实施提升功率试验创造良好的条件。

2零功率物理试验前提条件

在此试验前应完成初始临界试验，包括校验RPN系统各测量量程之间的线性度和相互之间的重叠范围；通过功率量程本底噪声水平和多卜勒水平的寻找，确定不发生核加热中子通量的范围，从而建立零功率物理试验的功率水平范围；完成反应性仪的校验等。多普勒效应后RPN源量程保护定值调整已完成。反应性仪的测量精度已经验证，并能正确有效地使用。RCV和REA的调硼系统（稀释或硼化）均能正常工作。控制棒驱动机构、棒位操作和指示系统均能正常投入使用。质量安全计划上相应的操作，相关部门已签字，H点值长已签字。

3机组初始状态及试验过程中风险控制

3.1机组状态反应堆冷却剂的压力为155-2+0巴。停堆棒和功率控制棒N均全提到225步；R棒的棒位为初始临界实验结束时的棒位。一回路硼浓度为R棒170步时临界硼浓度附近。反应堆冷却剂系统的平均温度291-1+2℃，通过GCT-A进行调节。如果需要硼化或稀释，应投入2个下泄孔板及全部通断式加热器，并以恒定的速率完成，以获得反应性的线性变化。3.2反应堆功率控制反应堆在稳定临界，通量在零功率物理试验范围内（应在P6与多普勒效应点之间，L204为功率量程的1.04E-7A至7E-9A之间，以反应性仪读数为准，此时KIT内SRC/PRC显示无效，IRC显示要比反应性仪显示大10倍左右），应在反应性仪15%~90%之间。3.3反应性控制提棒和稀释时，通量的增加速率不超过10倍/min（即倍增周期大于18s），以防止反应性引入过快，造成停堆（此时IRC跳堆定值仅为2.5E-5A）。试验期间，如果出现不可控的降温或其它原因引起的反应性急剧增加，反应堆紧急停堆保护动作，执行DEC规程。3.4棒位控制允许在换料后的试验期间，慢化剂的温度系数稍许为正，R棒的插入限值可适当突破。但试验结束后，需恢复到慢化剂温度系数为负的正常运行条件，R棒恢复正常棒位要求。温度控制棒R以及停堆棒S，除非特别规定，应在“ALGN2”下移动，由RGL001QM至RGL005QM及RGL013QM和RGL014QM可读出棒位。当用R棒交替法测停堆棒组的积分价值时，在RGL003CC转到被选棒之前，必须确保被选棒的子组同步。功率控制棒，当不希望以叠步方式移动时，须使用“ALGN1”模式。在RGL004CC转到“ALGN1”位置以前，RGL002CV需转到“VALALGNT1”位置，否则将出现RGL001AA报警。在此设置下，被测棒组的棒位计数器不计数，该棒棒位指示由RGL004CC下的RGL016QM读出，这个读数仅指示棒位移动步数。在此情况下必须记录这个计数器的初始和终了值，防止RGL016QM“复零”，否则将失去棒位信息。例如：用R棒测N1棒的积分价值时，N1全提出，棒位计数器指示为225步，RGL016QM指示000，N1插入到5步时，棒位计数器指示仍为225步，RGL016QM指示780，这就是说：225-5=220步（从初始棒位插入步）。控制棒在“ALGN1”模式下移动时，需确保棒组不超过棒位的上限及下限，以防止棒位超出正常棒位。对上例，当RGL016QM为780时，N1棒必须停止插入；当RGL016QM为000时，N1棒必须停止提出。3.5蒸发器水位及GCT-A控制进行等温温度系数测量时注意控制3台SG压差以及SG水位的稳定，它经常导致试验不成功。由于新技术规范要求三台SG的GCT-A不可以同时置手动，这样就使获得4°C/min的升降温速率很困难。我们可以置一台SG的GCT-A手动，对于1号机，建议使用SG1，2号机建议使用SG3。因为1号机的温度梯度来源于RCP029MT，而2号机来源于RCP056MT，用相应环路的GCT-A可以使温度梯度更快地反映GCT-A的调节。要求4°C/min的速率是为了使燃料棒的温度更加接近于RCP冷却剂的温度，由于燃料温度不可测，只能通过冷却剂温度得到。温度变化太快会使冷却剂温度与燃料温度不一致，太慢则使试验时间延长。从运行控制角度来说，越慢越容易实现控制稳定。因此，我们可以缓慢增加温度梯度到4℃/h，每次调节，开度变化即停止，观察梯度稳定后再接着调节，调节时，瞬态时的温度偏差的变化快于温度梯度的变化（因为温度偏差来源于整定温度与三个环路平均温度最大值，而梯度仅本环路温度信号，且数值较小，变化较慢，体现不出微分的优点）。在另外两个置自动的GCT-A有开度时，调节较慢，因为降温时手动的开大时，自动的会补偿关小。待自动的全关后，手动的调节要更加缓慢。升温时，关小手动的，自动的会开启，造成调节扰动，可以事先增加开启整定值，使自动保持全关。回复时再将定值调一致。冷却时密切关注三台SG压力，避免两高一低导致安注，需要缓慢调节，且保持给水稳定，三台SG压差大约在1巴时，就同步稳定变化了。同时关注SG水位，若APA或APD调节，小阀在自动，则汽水压差在5巴左右为宜，太大则小阀会全关，失去调节水位的作用，太小则在升温时，由于SG压力增加，给水有可能克服不了汽压，造成SG水位下降而停堆，给水流量调节过大又会影响一回路温度，导致梯度太大而不满足试验要求。

1变速积分PID原理

1．1PID控制原理［1，2］

常规PID控制系统原理框图如图1所示。

PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值r（t）与实际输出构成控制偏差：

将此偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。其控制规律为：

式中，Kp为比例系数，T1为积分时间常数，TD为微分时间常数。