基于改进粒子群算法的间接空冷系统广义预测控制参数优化OA

针对间接空冷系统在外界因素扰动下控制性能不佳的问题,同时传统PID控制难以满足大滞后、强耦合、非线性系统的控制需求,而广义预测控制(generalized predictive control,GPC)虽具有良好的控制效果但参数调节困难,提出一种基于改进粒子群算法的GPC参数整定方法。建立了间接空冷系统的传递函数模型和环境风速扰动模型,构建了以循环水出水温度为被控量的GPC控制器。针对传统粒子群算法易陷入局部最优和收敛精度不高的问题,设计了融合差分进化算法和速度暂停机制的DE-VPPSO混合优化算法,采用双种群协同搜索策略增强算法的搜索能力和收敛精度。利用DE-VPPSO算法同时优化GPC的预测时域、控制时域、控制权重和柔化因子4个关键参数,综合仿真结果表明,在连续阶跃扰动工况下、环境风速扰动下、模型参数失配、随机噪声干扰条件下和综合工况下,所提方法均表现出优异的控制性能和鲁棒性。