张 悦，何同祥

（华北电力大学 自动化系，河北 保定 071000）

0 引言

在现代工业控制过程中，蒸汽量与负荷量能否匹配的主要因素是主汽压，主汽压能够确定整个锅炉在燃烧过程中的能量是否达到平衡。而在燃烧控制系统中，主要目的是通过汽轮机的负荷量来控制燃料量的供应，从而使主汽压达到相应的稳定。在冶金企业中，自备电厂的燃气发电锅炉燃料是冶炼钢铁生产过程中得到的高炉煤气和转炉煤气，但是高炉煤气和转炉煤气两者的压力和热值十分不稳定，产生的波动较大，导致燃气发电锅炉的主汽压无法得到较好的控制，所以使整个发电机组在稳定运行方面带来巨大的安全隐患。

于是预测控制[1,2]的出现有效地解决了此类问题。在20世纪70年代末和20世纪80年代初、中期，出现了基于多步预测和滚动优化的模型预测控制（MPC），为更好地解决复杂工业对象的自适应控制问题提供了新的方向。而在1980年，C.R.Culter等人在美国化工年会上公开发表动态矩阵控制（DMC）；在20世纪80年代末期，由D.W.Clarke等

人提出一种重要的自适应控制算法为广义预测控制（GPC）[3]。广义预测控制不仅在快速性、稳定性、准确性上比传统的PID更优秀，并且广义预测控制具有DMC与MPC的滚动优化策略，能够维持最小方差在自校正控制方面的在线辨识，得到输出预测和最小输出方法的控制，性能上兼具自适应控制与预测控制。

GPC在参数模型方面，加入了长短不同的预测时域和控制时域，提高了系统的灵活性，且拥有良好的控制性能和鲁棒性，本文采用蚁群算法对改进型GPC的参数进行优化[4,5]。……