外部要因の撹乱下における間接空冷システムの制御性能の低下問題に対応し、従来のPID制御が大きな遅れ、強い結合、非線形システムの制御要求を満たしにくいこと、また一般化予測制御（generalized predictive control,GPC）が良好な制御効果を持つもののパラメータ調整が困難であることを鑑み、改良された粒子群アルゴリズムに基づくGPCパラメータ調整法を提案する。間接空冷システムの伝達関数モデルと環境風速撹乱モデルを構築し、循環水出口温度を制御量とするGPC制御器を構成した。従来の粒子群アルゴリズムが局所最適に陥りやすく収束精度が低い問題に対して、差分進化アルゴリズムと速度停止機構を融合したDE-VPPSOハイブリッド最適化アルゴリズムを設計し、二重群協調探索戦略を用いてアルゴリズムの探索能力および収束精度を向上させた。DE-VPPSOアルゴリズムを用いてGPCの予測時域、制御時域、制御重み、平滑化因子の4つの重要パラメータを同時に最適化し、総合シミュレーション結果は連続ステップ擾乱条件、環境風速擾乱条件、モデルパラメータミスマッチ、ランダムノイズ干渉条件および複合条件において、本提案手法が優れた制御性能とロバスト性を示すことを確認した。

間接空冷システム;一般化予測制御;粒子群最適化アルゴリズム;制御器パラメータ調整