Oh, the article did not point the procedure to you. Predictive control and its a...

资 源 简 介

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详 情 说 明

预测控制（Predictive Control）是一种基于模型的前馈-反馈复合控制策略，其核心思想是通过对系统未来行为的预测来优化当前控制动作。典型代表模型预测控制（MPC）已在工业领域广泛应用，如化工过程控制、智能驾驶等场景。

预测控制的核心流程分为三步：首先建立被控对象的动态模型（如状态空间方程或传递函数），其次在线滚动求解有限时域内的优化问题（考虑目标函数与约束条件），最后仅执行当前时刻的最优控制量并循环迭代。这种“预测-优化-滚动”机制使其天然具备处理多变量耦合、时滞及约束的能力。

相比传统PID控制，预测控制的优势在于显式处理约束条件的能力，例如直接对控制量变化率、输出变量安全范围等进行数学描述。但计算负荷较高是其局限，需依赖高效优化算法（如QP求解）和硬件支持。现代应用常结合机器学习提升模型精度，或采用分布式计算加速优化过程。

在新能源领域，风电场的功率预测控制能有效平抑波动；在智能制造中，机器人轨迹规划通过预测控制实现防碰撞和能耗优化。未来随着边缘计算发展，预测控制将进一步向嵌入式设备渗透。