一种模型预测控制方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种模型预测控制方法，其特征在于，包括：获取被控对象的目标参考信号；所述被控对象为任意输入输出系统；若所述目标参考信号在当前采样时刻为阶跃信号，则根据所述被控对象的传递函数模型，确定在所述当前采样时刻预设性能函数的初始值、终值和收敛速度；所述预设性能函数用于为所述被控对象提供输入部分；根据所述初始值、所述终值和所述收敛速度，更新所述预设性能函数的代价函数，得到更新后的代价函数；对所述更新后的代价函数求解，得到优化后的输入序列；将所述优化后的输入序列的首个元素确定为所述输入部分。2.根据权利要求1所述的模型预测控制方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述被控对象的传递函数模型、预测步长、控制步长、输入最大约束值、输入最小约束值、时域输入差值最小约束、时域输出差值最大约数值、预设超调值和预设稳态误差值；根据所述预测步长、所述控制步长、所述输入最大约束值、所述输入最小约束值、所述时域输入差值最小约束、所述时域输出差值最大约数值、所述预设超调值、所述预设稳态误差值和所述传递函数模型执行参数初始化，得到所述预设性能函数。3.根据权利要求1所述的模型预测控制方法，其特征在于，所述根据所述被控对象的传递函数模型，确定在所述当前采样时刻预设性能函数的初始值、终值和收敛速度，包括：确定所述被控对象的传递函数模型在当前采样时刻的当前输入部分，以及预测所述被控对象的传递函数模型在下一采样时刻的下一输入部分；根据所述下一输入部分以及所述当前输入部分的输入部分差值，确定所述初始值；所述初始值大于或者等于所述输入部分差值绝对值；根据所述下一输入部分以及预设稳态误差值，确定所述终值；根据所述初始值、所述终值以及时域输出差值最大约数值，确定所述收敛速度。4.根据权利要求1所述的模型预测控制方法，其特征在于，所述根据所述初始值、所述终值以及时域输出差值最大约数值，确定所述收敛速度，包括：根据所述初始值、所述终值以及时域输出差值最大约数值，分别确定所述收敛速度的上确值和下确值；基于所述上确值和所述下确值，确定所述收敛速度；所述收敛速度小于或者等于所述上确值和所述下确值中的最小值。5.根据权利要求1所述的模型预测控制方法，其特征在于，所述根据所述初始值、所述终值和所述收敛速度，更新所述预设性能函数的代价函数，得到更新后的代价函数，包括：根据所述初始值、所述终值和所述收敛速度，更新所述预设性能函数，得到更新后的所述预设性能函数；基于所述更新后的所述预设性能函数以及预设的冲击系数，更新所述代价函数，得到所述更新后的代价函数；所述冲击系数用于表征预设稳态误差值。6.根据权利要求1-5中任一项所述的模型预测控制方法，其特征在于，所述被控对象为电感耦合等离子体icp产生系统，所述输入部分包括功率以及进气量。7.一种模型预测控制装置，其特征在于，包括获取单元、确定单元以及更新单元；
所述获取单元，用于获取被控对象的目标参考信号；所述被控对象为任意输入输出系统；所述确定单元，用于若所述目标参考信号在当前采样时刻为阶跃信号，则根据所述被控对象的传递函数模型，确定在所述当前采样时刻预设性能函数的初始值、终值和收敛速度；所述预设性能函数用于为所述被控对象提供输入部分；所述更新单元，用于根据所述初始值、所述终值和所述收敛速度，更新所述预设性能函数的代价函数，得到更新后的代价函数；所述确定单元，还用于对所述更新后的代价函数求解，得到优化后的输入序列；所述确定单元，还用于将所述优化后的输入序列的首个元素确定为所述输入部分。8.根据权利要求7所述的模型预测控制装置，其特征在于，所述装置还包括处理单元；所述获取单元，还用于获取所述被控对象的传递函数模型、预测步长、控制步长、输入最大约束值、输入最小约束值、时域输入差值最小约束、时域输出差值最大约数值、预设超调值和预设稳态误差值；所述处理单元，用于根据所述预测步长、所述控制步长、所述输入最大约束值、所述输入最小约束值、所述时域输入差值最小约束、所述时域输出差值最大约数值、所述预设超调值、所述预设稳态误差值和所述传递函数模型执行参数初始化，得到所述预设性能函数。9.根据权利要求7所述的模型预测控制装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：确定所述被控对象的传递函数模型在当前采样时刻的当前输入部分，以及预测所述被控对象的传递函数模型在下一采样时刻的下一输入部分；根据所述下一输入部分以及所述当前输入部分的输入部分差值，确定所述初始值；所述初始值大于或者等于所述输入部分差值绝对值；根据所述下一输入部分以及预设稳态误差值，确定所述终值；根据所述初始值、所述终值以及时域输出差值最大约数值，确定所述收敛速度。10.根据权利要求7所述的模型预测控制装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：根据所述初始值、所述终值以及时域输出差值最大约数值，分别确定所述收敛速度的上确值和下确值；基于所述上确值和所述下确值，确定所述收敛速度；所述收敛速度小于或者等于所述上确值和所述下确值中的最小值。11.根据权利要求7所述的模型预测控制装置，其特征在于，所述更新单元，具体用于：根据所述初始值、所述终值和所述收敛速度，更新所述预设性能函数，得到更新后的所述预设性能函数；基于所述更新后的所述预设性能函数以及预设的冲击系数，更新所述代价函数，得到所述更新后的代价函数；所述冲击系数用于表征预设稳态误差值。12.根据权利要求7-11中任一项所述的模型预测控制装置，其特征在于，所述被控对象为电感耦合等离子体icp产生系统，所述输入部分包括功率以及进气量。13.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器；所述存储器和所述处理器耦合；所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令；当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如权利要求1-6中任意一项
所述的模型预测控制方法。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-6中任意一项所述的模型预测控制方法。

技术总结
本发明公开了一种模型预测控制方法、装置、设备及存储介质，涉及自动控制技术领域，用于减少为被控系统提供输入部分所需要的时间，包括：获取被控对象的目标参考信号；被控对象为任意输入输出系统；若目标参考信号在当前采样时刻为阶跃信号，则根据被控对象初始化后的传递函数模型，确定在当前采样时刻预设性能函数的初始值、终值和收敛速度；预设性能函数用于为被控对象提供输入部分；根据初始值、终值和收敛速度，更新预设性能函数的代价函数，得到更新后的代价函数；对更新后的代价函数求解，得到优化后的输入序列；将优化后的输入序列的首个元素确定为输入部分。列的首个元素确定为输入部分。列的首个元素确定为输入部分。


技术研发人员：王俊杰 裴郁杉
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：2021.12.27
技术公布日：2022/4/5