自動微分范文10篇

摘要自動微分轉換系統（DFT）由LASG和LSEC聯合研制開發，目前已擁有成熟的版本。本文對DFT系統的功能、特色及其基本應用作了全面的介紹，并給出了一些頗具說服力的數值試驗結果。同時，本文提出了統計準確率評價的概念，這對評價一類自動微分工具及其微分模式代碼的可靠性與有效性提供了一種客觀的尺度。最后，本文還詳細討論了運用切線性模式求解雅可比矩陣的問題，給出了求解初始輸入矩陣的有效算法。

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

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關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

摘要自動微分轉換系統（DFT）由LASG和LSEC聯合研制開發，目前已擁有成熟的版本。本文對DFT系統的功能、特色及其基本應用作了全面的介紹，并給出了一些頗具說服力的數值試驗結果。同時，本文提出了統計準確率評價的概念，這對評價一類自動微分工具及其微分模式代碼的可靠性與有效性提供了一種客觀的尺度。最后，本文還詳細討論了運用切線性模式求解雅可比矩陣的問題，給出了求解初始輸入矩陣的有效算法。

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

摘要自動微分轉換系統（DFT）由LASG和LSEC聯合研制開發，目前已擁有成熟的版本。本文對DFT系統的功能、特色及其基本應用作了全面的介紹，并給出了一些頗具說服力的數值試驗結果。同時，本文提出了統計準確率評價的概念，這對評價一類自動微分工具及其微分模式代碼的可靠性與有效性提供了一種客觀的尺度。最后，本文還詳細討論了運用切線性模式求解雅可比矩陣的問題，給出了求解初始輸入矩陣的有效算法。

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

摘要自動微分轉換系統（DFT）由LASG和LSEC聯合研制開發，目前已擁有成熟的版本。本文對DFT系統的功能、特色及其基本應用作了全面的介紹，并給出了一些頗具說服力的數值試驗結果。同時，本文提出了統計準確率評價的概念，這對評價一類自動微分工具及其微分模式代碼的可靠性與有效性提供了一種客觀的尺度。最后，本文還詳細討論了運用切線性模式求解雅可比矩陣的問題，給出了求解初始輸入矩陣的有效算法。

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

摘要自動微分轉換系統（DFT）由LASG和LSEC聯合研制開發，目前已擁有成熟的版本。本文對DFT系統的功能、特色及其基本應用作了全面的介紹，并給出了一些頗具說服力的數值試驗結果。同時，本文提出了統計準確率評價的概念，這對評價一類自動微分工具及其微分模式代碼的可靠性與有效性提供了一種客觀的尺度。最后，本文還詳細討論了運用切線性模式求解雅可比矩陣的問題，給出了求解初始輸入矩陣的有效算法。

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]。基于自動微分方法得到的切線性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

摘要自動微分轉換系統（DFT）由LASG和LSEC聯合研制開發，目前已擁有成熟的版本。本文對DFT系統的功能、特色及其基本應用作了全面的介紹，并給出了一些頗具說服力的數值試驗結果。同時，本文提出了統計準確率評價的概念，這對評價一類自動微分工具及其微分模式代碼的可靠性與有效性提供了一種客觀的尺度。最后，本文還詳細討論了運用切線性模式求解雅可比矩陣的問題，給出了求解初始輸入矩陣的有效算法。

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

摘要：雙床循環流化床鍋爐具有獨特的爐膛結構，其除渣自動控制系統目前沒有可參考的模型，結合神華神東電力有限責任公司郭家灣電廠（以下簡稱“郭家灣電廠”）雙床循環流化床鍋爐爐內除渣自動控制系統的設計與調試，提出了此類循環流化床鍋爐除渣自動控制系統的模型并進行分析，此模型可以有效實現雙床循環流化床鍋爐除渣系統的自動調節，能夠避免手動控制存在的調節不準確、勞動強度大、費電、安全穩定性差等缺點。

關鍵詞：發電廠；循環流化床；除渣；風室；自動控制

郭家灣電廠建設規模為2×300MW發電機組，鍋爐為國產首臺1065t/h亞臨界雙床循環流化床鍋爐，每臺鍋爐配備6臺冷渣器、3臺鏈斗輸送機、3臺斗提機用于除去煤燃燒后產生的灰渣，由于雙床循環流化床鍋爐結構的特殊性，其除渣自動控制沒有可參照的模型，投產后除渣系統一直由運行人員手動控制，根據該情況，電廠技術人員設計了除渣自動控制系統模型并進行邏輯修改和調試。

1雙床循環流化床鍋爐除渣系統

循環流化床鍋爐是1種通過燃料燃燒將水加熱后產生蒸汽的設備，雙床循環流化床鍋爐具有2個布風板（床），此類鍋爐通常用于發電廠。雙床循環流化床鍋爐配備除渣系統，用于將爐膛內燃料燃燒產生的灰渣放出冷卻后輸送至渣倉。爐膛內燃料燃燒產生的灰渣堆積在床上，床上的灰渣通過放渣管流出到冷渣器，在冷渣器內冷卻后排出，經鏈斗機和斗提機輸送至渣倉，工藝系統如圖1所示。雙床循環流化床鍋爐除渣系統配備6臺變頻式冷渣器。運行過程中，通過調節變頻冷渣器的轉速增加或減少放渣量來調整水冷風室壓力在允許范圍內，同時還要避免冷渣器出渣溫度和冷渣器出水溫度超限。雙床循環流化床鍋爐除渣系統運行時，依靠運行人員手動調節冷渣器轉速來控制水冷風室壓力，手動調節存在調節不準確、勞動強度大、費電、安全穩定性差等缺點。

2雙床循環流化床鍋爐除渣自動控制系統

1零功率物理試驗的目的

驗證換料后的堆芯裝載圖；測量與核電站正常安全運行有關的物理參數，包括熱態零功率下，所有棒全提時臨界硼濃度和等溫溫度系數，控制棒的積分價值，硼微分價值；驗證有關核參數的安全準則和設計準則；驗證堆芯換料設計的有效性；為實施提升功率試驗創造良好的條件。

2零功率物理試驗前提條件

在此試驗前應完成初始臨界試驗，包括校驗RPN系統各測量量程之間的線性度和相互之間的重疊范圍；通過功率量程本底噪聲水平和多卜勒水平的尋找，確定不發生核加熱中子通量的范圍，從而建立零功率物理試驗的功率水平范圍；完成反應性儀的校驗等。多普勒效應后RPN源量程保護定值調整已完成。反應性儀的測量精度已經驗證，并能正確有效地使用。RCV和REA的調硼系統（稀釋或硼化）均能正常工作?？刂瓢趄寗訖C構、棒位操作和指示系統均能正常投入使用。質量安全計劃上相應的操作，相關部門已簽字，H點值長已簽字。

3機組初始狀態及試驗過程中風險控制

3.1機組狀態反應堆冷卻劑的壓力為155-2+0巴。停堆棒和功率控制棒N均全提到225步；R棒的棒位為初始臨界實驗結束時的棒位。一回路硼濃度為R棒170步時臨界硼濃度附近。反應堆冷卻劑系統的平均溫度291-1+2℃，通過GCT-A進行調節。如果需要硼化或稀釋，應投入2個下泄孔板及全部通斷式加熱器，并以恒定的速率完成，以獲得反應性的線性變化。3.2反應堆功率控制反應堆在穩定臨界，通量在零功率物理試驗范圍內（應在P6與多普勒效應點之間，L204為功率量程的1.04E-7A至7E-9A之間，以反應性儀讀數為準，此時KIT內SRC/PRC顯示無效，IRC顯示要比反應性儀顯示大10倍左右），應在反應性儀15%~90%之間。3.3反應性控制提棒和稀釋時，通量的增加速率不超過10倍/min（即倍增周期大于18s），以防止反應性引入過快，造成停堆（此時IRC跳堆定值僅為2.5E-5A）。試驗期間，如果出現不可控的降溫或其它原因引起的反應性急劇增加，反應堆緊急停堆保護動作，執行DEC規程。3.4棒位控制允許在換料后的試驗期間，慢化劑的溫度系數稍許為正，R棒的插入限值可適當突破。但試驗結束后，需恢復到慢化劑溫度系數為負的正常運行條件，R棒恢復正常棒位要求。溫度控制棒R以及停堆棒S，除非特別規定，應在“ALGN2”下移動，由RGL001QM至RGL005QM及RGL013QM和RGL014QM可讀出棒位。當用R棒交替法測停堆棒組的積分價值時，在RGL003CC轉到被選棒之前，必須確保被選棒的子組同步。功率控制棒，當不希望以疊步方式移動時，須使用“ALGN1”模式。在RGL004CC轉到“ALGN1”位置以前，RGL002CV需轉到“VALALGNT1”位置，否則將出現RGL001AA報警。在此設置下，被測棒組的棒位計數器不計數，該棒棒位指示由RGL004CC下的RGL016QM讀出，這個讀數僅指示棒位移動步數。在此情況下必須記錄這個計數器的初始和終了值，防止RGL016QM“復零”，否則將失去棒位信息。例如：用R棒測N1棒的積分價值時，N1全提出，棒位計數器指示為225步，RGL016QM指示000，N1插入到5步時，棒位計數器指示仍為225步，RGL016QM指示780，這就是說：225-5=220步（從初始棒位插入步）。控制棒在“ALGN1”模式下移動時，需確保棒組不超過棒位的上限及下限，以防止棒位超出正常棒位。對上例，當RGL016QM為780時，N1棒必須停止插入；當RGL016QM為000時，N1棒必須停止提出。3.5蒸發器水位及GCT-A控制進行等溫溫度系數測量時注意控制3臺SG壓差以及SG水位的穩定，它經常導致試驗不成功。由于新技術規范要求三臺SG的GCT-A不可以同時置手動，這樣就使獲得4°C/min的升降溫速率很困難。我們可以置一臺SG的GCT-A手動，對于1號機，建議使用SG1，2號機建議使用SG3。因為1號機的溫度梯度來源于RCP029MT，而2號機來源于RCP056MT，用相應環路的GCT-A可以使溫度梯度更快地反映GCT-A的調節。要求4°C/min的速率是為了使燃料棒的溫度更加接近于RCP冷卻劑的溫度，由于燃料溫度不可測，只能通過冷卻劑溫度得到。溫度變化太快會使冷卻劑溫度與燃料溫度不一致，太慢則使試驗時間延長。從運行控制角度來說，越慢越容易實現控制穩定。因此，我們可以緩慢增加溫度梯度到4℃/h，每次調節，開度變化即停止，觀察梯度穩定后再接著調節，調節時，瞬態時的溫度偏差的變化快于溫度梯度的變化（因為溫度偏差來源于整定溫度與三個環路平均溫度最大值，而梯度僅本環路溫度信號，且數值較小，變化較慢，體現不出微分的優點）。在另外兩個置自動的GCT-A有開度時，調節較慢，因為降溫時手動的開大時，自動的會補償關小。待自動的全關后，手動的調節要更加緩慢。升溫時，關小手動的，自動的會開啟，造成調節擾動，可以事先增加開啟整定值，使自動保持全關。回復時再將定值調一致。冷卻時密切關注三臺SG壓力，避免兩高一低導致安注，需要緩慢調節，且保持給水穩定，三臺SG壓差大約在1巴時，就同步穩定變化了。同時關注SG水位，若APA或APD調節，小閥在自動，則汽水壓差在5巴左右為宜，太大則小閥會全關，失去調節水位的作用，太小則在升溫時，由于SG壓力增加，給水有可能克服不了汽壓，造成SG水位下降而停堆，給水流量調節過大又會影響一回路溫度，導致梯度太大而不滿足試驗要求。

1變速積分PID原理

1．1PID控制原理［1，2］

常規PID控制系統原理框圖如圖1所示。

PID控制器是一種線性控制器，它根據給定值r（t）與實際輸出構成控制偏差：

將此偏差的比例（P）、積分（I）和微分（D）通過線性組合構成控制量，對被控對象進行控制。其控制規律為：

式中，Kp為比例系數，T1為積分時間常數，TD為微分時間常數。