GenControl: Generative AI-Driven Autonomous Design of Control Algorithms
作者: Chenggang Cui, Jiaming Liu, Peifeng Hui, Pengfeng Lin, Chuanlin Zhang
分类: eess.SY
发布日期: 2025-06-14 (更新: 2025-07-22)
💡 一句话要点
GenControl：基于生成式AI的控制算法自主设计框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 控制算法设计 大型语言模型 自主设计 粒子群优化 双层优化 自动化 DC-DC Boost转换器
📋 核心要点
- 复杂工业电子系统的控制器设计面临非线性和参数不确定性挑战，传统方法效率低且成本高。
- 利用大型语言模型（LLM）驱动的双层优化策略，实现控制算法结构和参数的自主设计与优化。
- 通过DC-DC Boost转换器仿真验证，该框架成功设计出高性能自适应控制器，满足严格的设计规范。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种由大型语言模型（LLM）驱动的全新自主设计框架，用于解决复杂工业电子系统控制器设计中存在的非线性和参数不确定性问题，传统方法通常耗时且成本高昂。该方法采用双层优化策略：LLM智能地探索并迭代改进控制算法的结构，而粒子群优化（PSO）算法有效地优化给定结构的参数。从而实现端到端的自动化设计。通过DC-DC Boost转换器的仿真验证，该框架成功地将一个基本控制器演变为高性能自适应版本，满足了快速响应、低误差和鲁棒性的所有严格设计规范。这项工作为控制设计提供了一种新的范例，显著提高了自动化和效率。
🔬 方法详解
问题定义：传统控制算法设计，特别是针对复杂工业电子系统，面临着非线性和参数不确定性的挑战。人工设计过程耗时且需要专家知识，难以快速适应系统变化和满足高性能需求。现有方法在自动化和效率方面存在瓶颈。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成和推理能力，自主探索和改进控制算法的结构。同时，结合传统的优化算法（如粒子群优化PSO）来高效地调整算法参数。这种双层优化策略旨在实现控制算法的端到端自动化设计，从而提高设计效率和性能。
技术框架：GenControl框架包含两个主要模块：LLM驱动的结构探索模块和PSO驱动的参数优化模块。首先，LLM根据系统需求和性能指标，生成控制算法的结构描述。然后，PSO算法针对该结构，优化控制器的参数。LLM根据PSO的优化结果，评估当前结构的性能，并迭代改进结构，直到满足设计要求。整个过程是自动化的，无需人工干预。
关键创新：该方法最重要的创新在于将大型语言模型引入到控制算法的设计过程中。LLM不仅可以生成控制算法的结构，还可以根据优化结果进行迭代改进，从而实现控制算法的自主演化。这与传统的基于模型或规则的控制设计方法有本质区别，后者通常需要人工指定算法结构。
关键设计：LLM使用合适的prompt工程，引导其生成符合控制系统要求的算法结构。PSO算法使用合适的适应度函数，评估控制器的性能。LLM和PSO之间的迭代次数以及PSO的参数设置（如粒子数量、迭代次数等）是影响最终性能的关键因素。此外，如何将LLM生成的算法结构转化为可执行的代码也是一个重要的技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过DC-DC Boost转换器的仿真实验，GenControl成功地将一个基本控制器演变为高性能自适应版本，满足了快速响应、低误差和鲁棒性的所有严格设计规范。实验结果表明，该方法能够有效地自动化控制算法设计，并显著提高控制器的性能。具体性能数据和与传统方法的对比结果（如响应时间、稳态误差等）未在摘要中明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种工业控制系统，例如电力电子、机器人、航空航天等领域。通过自动化控制算法设计，可以显著缩短开发周期、降低成本，并提高系统性能和鲁棒性。未来，该方法有望推广到更复杂的控制系统设计中，并与其他AI技术（如强化学习）相结合，实现更高级的自主控制。
📄 摘要（原文）
Designing controllers for complex industrial electronic systems is challenging due to nonlinearities and parameter uncertainties, and traditional methods are often slow and costly. To address this, we propose a novel autonomous design framework driven by Large Language Models (LLMs). Our approach employs a bi-level optimization strategy: an LLM intelligently explores and iteratively improves the control algorithm's structure, while a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm efficiently refines the parameters for any given structure. This method achieves end-to-end automated design. Validated through a simulation of a DC-DC Boost converter, our framework successfully evolved a basic controller into a high-performance adaptive version that met all stringent design specifications for fast response, low error, and robustness. This work presents a new paradigm for control design that significantly enhances automation and efficiency.