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模型预测控制（MPC）作为一种先进的过程控制方法，通过动态模型对未来系统行为进行预测，并结合实时优化算法生成最优控制动作。其核心在于利用预测模型滚动优化和反馈校正三大要素，解决复杂工业过程中的多变量控制问题。

在典型的MPC实现中，控制器首先基于当前状态和系统模型预测未来数个采样周期内的输出轨迹，然后通过求解带约束的优化问题，计算使系统输出尽可能接近期望轨迹的控制序列。值得注意的是，MPC仅执行优化结果中的第一步控制量，到下一采样周期会重新进行预测和优化，这种滚动时域策略使其具备良好的抗干扰能力。

过程工业中常采用MPC处理具有大时延、强耦合特性的多变量系统，如化工反应器和精馏塔控制。相比传统PID控制，MPC能显式处理输入输出约束，且对模型精度要求相对宽松，只需保证预测模型能准确反映过程的动态趋势即可。现代MPC实现通常结合状态估计器和扰动观测器来提升鲁棒性。