В ответ на проблему плохой управляемости косвенной системы воздушного охлаждения при воздействии внешних факторов, а также учитывая, что традиционное PID-управление не может удовлетворить требования управления систем с большим запаздыванием, сильной связностью и нелинейностью, и несмотря на то, что обобщённое предиктивное управление (generalized predictive control, GPC) обладает хорошими управляющими характеристиками, его настройка параметров сложна, предлагается метод настройки параметров GPC на основе улучшенного алгоритма роя частиц. Построена передаточная функция косвенной системы воздушного охлаждения и модель возмущения скоростью ветра среды, создан контроллер GPC с регулируемой величиной температуры выходящей циркуляционной воды. Для решения проблемы, что традиционный алгоритм роя частиц склонен к застреванию в локальном оптимуме и низкой точности сходимости, разработан гибридный оптимизационный алгоритм DE-VPPSO, объединяющий дифференциальную эволюцию и механизм приостановки скорости, с двойной стратегией совместного поиска популяций для усиления поисковых возможностей и точности сходимости. С помощью алгоритма DE-VPPSO одновременно оптимизированы четыре ключевых параметра GPC: время предсказания, время управления, вес управления и фактор сглаживания. Комплексные результаты моделирования показывают, что предложенный метод демонстрирует превосходные управленческие характеристики и робастность при условиях непрерывных ступенчатых возмущений, возмущений скорости ветра среды, несоответствии параметров модели, случайном шумовом воздействии и комбинированных условиях.

Косвенная система воздушного охлаждения;Обобщённое предиктивное управление;Алгоритм оптимизации роя частиц;Настройка параметров контроллера