基于Simulink仿真的电子加速器控制方法研究

作     者：岳宏伟 李中平 周有为 曹树春 任洁茹 张子民 赵永涛 YUE Hongwei;LI Zhongping;ZHOU Youwei;CAO Shuchun;REN Jieru;ZHANG Zimin;ZHAO Yongtao

作者机构：西安交通大学物理学院物质非平衡合成与调控教育部重点实验室陕西西安710049 中国科学院近代物理研究所甘肃兰州730000 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《原子能科学技术》 (Atomic Energy Science and Technology)

年 卷 期：2025年第59卷第1期

页      面：197-204页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082701[工学-核能科学与工程] 0827[工学-核科学与技术] 

基　　金：国家重点基础研究发展计划(2019YFA0404900) 国家自然科学基金(U1532263,11705141) 

主　　题：电子加速器 PID算法 模糊PID算法 模糊神经网络PID算法 Simulink 

摘      要：电子加速器广泛用于材料改性、消毒灭菌和污水处理等领域。然而,在实际应用中束流强度的控制存在无法快速、准确调整的问题,大大降低了生产效率。为了解决电子加速器中束流变化的非线性、时变性和不稳定性问题,本文采用了PID算法、模糊PID算法和模糊神经网络PID算法,并利用MATLAB中的Simulink构建了相应的控制系统仿真模型,对这3种算法的性能进行了比较。通过对比PID算法、模糊PID算法和模糊神经网络PID算法的仿真结果可知:模糊PID算法在稳定时间、超调量、加入扰动后稳定时间方面分别降低了59.6%、48.9%、64.9%;模糊神经网络PID算法在稳定时间、超调量、加入扰动后稳定时间方面分别降低了77.9%、79.6%、87.1%。模糊PID算法和模糊神经网络PID算法有望提高电子加速器束流控制的精度和效率。