差分型思维进化算法在受限广义预测控制中的应用

"基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制" 广义预测控制（GPC）是一种先进的控制策略，它结合了模型预测控制（MPC）的思想，通过多步预测来优化控制行为，尤其在面对不确定性时表现出色。然而，传统GPC在处理控制量约束时面临挑战，因为其滚动优化过程可能导致控制输入超出限制，这在实际工业应用中是不可接受的。 针对这一问题，文中提出了一种新的控制方法——基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制（DMEAGPC）。思维进化算法是一种生物启发式的优化算法，模仿生物进化过程中的基因重组、突变和选择机制来寻找解决方案。差分型思维进化算法则是对这种算法的一种改进，它通过引入差分操作增强种群多样性，从而提高算法的搜索性能和全局寻优能力。 在DMEAGPC中，差分型思维进化算法用于解决带约束的非线性优化问题，即在满足控制限制的条件下寻找最优控制律。这一策略能够有效地处理复杂的约束条件，避免了传统二次规划方法可能遇到的计算量大、对初始条件敏感的问题。 实际应用中，DMEAGPC被应用于电厂的再热汽温控制系统。再热汽温控制是电力系统中的关键环节，直接影响到电厂的效率和安全性。通过仿真，研究者验证了DMEAGPC算法在控制再热汽温过程中的有效性和可靠性，表明该算法能够成功地约束控制输入，同时保持良好的控制性能。 此外，GPC与传统的控制方法相比，具有模型参数较少、适应性强的优势，使其在自适应控制领域有广泛的应用潜力。而DMEAGPC进一步增强了GPC在处理约束条件下的能力，这对于确保实际系统的稳定运行和满足生产要求至关重要。 基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制是一种创新的控制策略，它利用生物进化原理解决控制优化问题，特别适用于存在复杂约束的工业系统。通过实证研究，这种方法在电厂再热汽温控制中的成功应用证明了其在实际工程中的可行性和实用性。对于未来的控制理论和实践，这样的算法提供了新的思路，有望在更多的工业领域得到推广和应用。