Resumen

El condensador de carcasa y tubos es un intercambiador de calor para enfriar vapor a alta temperatura y presión, que es uno de los principales tipos de equipos de intercambio de calor en centrales térmicas, nucleares y marinas. Basado en el método de modelado de parámetros globales, se establece el modelo matemático dinámico del condensador de vapor simplificado. A continuación, se diseña el sistema de control PI de presión del condensador de vapor basado en la plataforma de simulación Matlab/Simulink. Con el fin de obtener un mejor rendimiento, se utiliza un nuevo algoritmo inteligente metaheurístico, el optimizador lobo gris (GWO), para realizar el ajuste fino de los parámetros del controlador PI. Por otra parte, el método de ajuste de ingeniería Z-N, el algoritmo genético y el algoritmo de enjambre de partículas se adoptan para ajustar los parámetros del controlador PI y se comparan con el algoritmo GWO. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo GWO tiene un mejor rendimiento de control que los otros cuatro algoritmos.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Condensador de carcasa y tubos, intercambiador de calor, refrigeración, vapor, alta temperatura, presión, equipo de intercambio de calor, central térmica, nuclear, marina, método de modelado de parámetros lumped, modelo matemático dinámico, condensador de vapor simplificado, sistema de control PI de presión, plataforma de simulación Matlab/Simulink, algoritmo inteligente metaheurístico, optimizador lobo gris (GWO), ajuste fino, parámetros del controlador PI, método de ajuste de ingeniería Z-N, algoritmo genético, algoritmo de enjambre de partículas, rendimiento del control.
• Keywords:Shell-and-tube condenser, heat exchanger, cooling, steam, high temperature, pressure, heat exchange equipment, thermal, nuclear, marine power plant, lumped parameter modeling method, dynamic mathematical model, simplified steam condenser, pressure PI control system, Matlab/Simulink simulation platform, metaheuristic intelligent algorithm, grey wolf optimizer (GWO), fine-tuning, PI controller parameters, Z-N engineering tuning method, genetic algorithm, particle swarm algorithm, control performance