Archive-gradient strategy enhanced teaching-learning-based optimization algorithm for cascade controller tuning in precision temperature control

Hangcheng Yu

doi:10.1016/j.tsep.2026.104756

Archive-gradient strategy enhanced teaching-learning-based optimization algorithm for cascade controller tuning in precision temperature control

2026-07-01

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DOI：10.1016/j.tsep.2026.104756

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级联控制在解决精密温度控制系统中的时间延迟和大惯性问题上具有显著效果。整体控制性能的关键在于参数整定。基于智能优化的整定方法已被广泛应用于实现最优性能。然而，现有优化算法在快速准确地达到全局最优方面面临重大挑战，而优化模型难以获得令人满意的性能指标。本研究将档案-梯度策略引入基于教学-学习优化的算法（TLBO），形成高性能变体AGTLBO。所提出的策略采用贪婪梯度估计技术显著加速收敛，同时通过档案构建与利用机制有效缓解陷入局部最优的问题。AGTLBO进一步应用于包含扰动抑制的优化模型，以防止级联控制器整定中的振荡，并将该整定方法应用于实际的精密温度控制系统。在CEC 2014、CEC 2020基准问题和实际应用中的全面实验表明，AGTLBO相较于近期最优优化算法（包括部分CEC竞赛获奖算法）表现出竞争性或更优性能。这些结果证实，档案-梯度策略使AGTLBO能够在开发与探索之间实现卓越平衡。当应用于整定相关的优化问题时，AGTLBO比其他算法更高效、更准确地识别最优控制器参数。此外，结合AGTLBO与扰动抑制优化模型的整定方法有效抑制了精密温度控制系统中的振荡，并提升了整体性能。

Keyword:

Cascade control tuning

Teaching-Learning-Based Optimization

Gradient strategy

Archive strategy

Precision temperature control

Archive-gradient strategy enhanced teaching-learning-based optimization algorithm for cascade controller tuning in precision temperature control

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