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广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)是一种针对线性系统的高效控制方法,具有较强的自适应性和鲁棒性,在工业中得到广泛应用。GPC算法改进及其在非线性系统中的应用一直都是研究热点。动车组列车近年来在世界上得到广泛应用,随着其运行速度的增加,对其制动系统的研究变得尤其重要。同时列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)的实现成为高速铁路持续发展及智能化的一个关键步骤。因此,研究动车组列车制动系统的ATO具有重要现实意义和应用前景。思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)是模拟人类思维进化过程而提出的一种先进智能优化算法,它收敛速度快,且不会出现退化现象,在函数优化、模型辨识及图像处理等方面得到广泛应用。本文首先对MEA进行理论完善和算法改进,然后把改进后的MEA应用于GPC及动车组列车制动系统的建模中,并基于此模型提出动车组列车制动系统的GPC器。具体内容包括以下几部分:1.MEA理论完善和算法改进1)给出了 MEA个体及子群体的转移概率,并用下鞅收敛定理严格证明了 MEA几乎必然收敛。2)讨论MEA的思维内容及其对MEA收敛性和快速性的影响,揭示了MEA固有的反思机制,给出了基于子群体反思的MEA的结构框图。3)提出基于子群体反思的差分型MEA(Difference Mind Evolutionary Algorithm,DMEA)。非最优子群体根据适应度值,按差分策略进行信息共享,最优子群体以概率1直接参与下一代进化,重复出现的子群体仅保留一个;用下鞅收敛定理证明DMEA几乎必然收敛,并以5个典型测试函数为例进行了仿真研究。2.差分型思维进化算法在GPC中的应用1)提出DMEA自适应调整GPC参数的方法。GPC参数的取值范围构成DMEA的解空间,GPC滚动优化的性能指标、系统输出超调量和衰减速度之和的数学期望作为DMEA的适应度函数,DMEA在线寻优GPC参数。以最小相位系统和时变模型为例进行了仿真研究。2)建立一种基于DMEA误差修正的非线性系统的自适应GPC器。将非线性系统辨识为描述线性系统的受控自回归积分滑动平均(Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average,CARIMA)模型,系统模型与CARIMA模型的误差是由系统的非线性造成,即把非线性系统看作线性子系统和非线性子系统的叠加;线性子系统的CARIMA模型用收敛速度较快的Davidon最小二乘法做为其在线学习算法,非线性子系统用DMEA优化其输出,两部分输出代数和作为非线性系统的预测输出值,从而使GPC思想应用于非线性系统。以中储式制粉系统钢球磨进出口差压控制系统为例进行了仿真验证。3)提出一种基于DMEA的受限GPC方法。用DMEA作为滚动优化策略,处理带约束的非线性优化问题,求得最优控制律。以电厂再热汽温控制系统为例进行了仿真验证。3.基于DMEA的动车组列车制动系统的GPC1)从控制和动力学的角度提出了动车组列车制动系统的Hammerstein模型。首先,根据制动指令信号的流向介绍动车组列车制动系统的工作过程;然后分别考虑制动系统各环节,用经曲线拟合得到的非线性函数描述动车组列车制动特性表,用延时环节描述制动指令信号传输和阀门动作的延时、用一阶线性系统描述制动力反馈调节过程,并用一阶线性系统近似动车组列车加速度冲动缓解的过程,提出了制动系统的Hammerstein模型以及一种DMEA辨识模型参数的方法。以和谐号CRH2型电动车组为对象进行了仿真研究。2)根据动车组制动系统的Hammerstein模型,把两步法GPC应用于制动系统,对中间量进行受限处理,使处理后的中间量和控制级位实现一一对应的关系,从而使控制器的稳定性仅取决于GPC的稳定性。并以和谐号CRH2型电动车组为仿真对象,在无干扰且制动级位变换频率无限制、有干扰且制动级位变换频率有限制和无干扰且制动级位变换频率有限制三种情况下,从制动速度,制动距离,中间量及制动级位四个方面比较了 PID和GPC的控制效果。本文的创新性成果如下:1)给出了 MEA操作过程的转移概率,并用下鞅收敛定理严格证明了MEA的几乎必然收敛性,完善了 MEA的理论体系;2)揭示了 MEA固有的反思特性(Reflection Characteristics),并以差分策略作为子群体反思策略提出了 DMEA,完善了 MEA的结构体系;3)针对GPC器对参数的敏感性和难确定性,提出了 DMEA自适应调整GPC参数的方法;4)为了把GPC应用与非线性系统中,建立了一种基于DMEA误差修正的非线性系统的自适应GPC器;5)对于带约束的非线性优化问题,提出一种基于DMEA的受限GPC方法;6)给出动车组列车制动系统的Hammerstein模型的建模方法,并用DMEA辨识模型参数。7)针对动车组列车制动系统的Hammerstein模型,提出了对中间量进行约束的两步GPC方法。