외부 요인 교란 하에서 간접 공냉 시스템의 제어 성능 저하 문제에 대응하고, 전통적인 PID 제어가 큰 지연, 강한 결합, 비선형 시스템의 제어 요구를 충족하지 못하는 점을 고려하여, 우수한 제어 효과는 있으나 매개변수 조정이 어려운 일반화 예측 제어(generalized predictive control, GPC)를 개선된 입자 군집 알고리즘 기반으로 매개변수 최적화하는 방법을 제안한다. 간접 공냉 시스템의 전달 함수 모델과 환경 풍속 교란 모델을 구축하였으며, 순환수 출구 온도를 제어 변수로 하는 GPC 제어기를 설계하였다. 전통적인 입자 군집 알고리즘이 지역 최적해에 빠지고 수렴 정밀도가 낮은 문제를 해결하기 위해, 차분 진화 알고리즘과 속도 정지 기법을 융합한 DE-VPPSO 하이브리드 최적화 알고리즘을 설계하였으며, 이중 군집 협력 탐색 전략을 적용하여 탐색 능력과 수렴 정밀도를 강화하였다. DE-VPPSO 알고리즘을 활용하여 GPC의 예측 시간 영역, 제어 시간 영역, 제어 가중치 및 연화 인자 등 4개의 핵심 매개변수를 동시에 최적화하였으며, 종합 시뮬레이션 결과 연속 계단 교란 조건, 환경 풍속 교란, 모델 매개변수 불일치, 랜덤 잡음 간섭 조건 및 종합 조건에서 제안한 방법이 우수한 제어 성능과 강인성을 나타냄을 입증하였다.

간접 공냉 시스템;일반화 예측 제어;입자 군집 최적화 알고리즘;제어기 매개변수 조정