模型预测控制中的预测控制，GPC的一种

资 源 简 介

模型预测控制中的预测控制，GPC的一种

详 情 说 明

广义预测控制(GPC)作为模型预测控制(MPC)的重要分支，主要解决动态系统的多变量优化问题。其核心思想是通过建立系统的预测模型，在每个控制周期内滚动优化未来有限时域的目标函数，并仅执行当前时刻的最优控制量。

GPC的典型实现包含三个关键环节：首先基于历史数据或机理分析建立被控对象的预测模型（如CARIMA模型），通过差分方程描述系统动态特性；其次设计包含输出跟踪误差和控制量变化的二次型性能指标，引入柔化因子平衡响应速度与稳定性；最后结合递归最小二乘法等在线参数辨识技术，实现自适应滚动优化。该方法对模型精度要求较低，且能显式处理约束条件，在化工过程、智能驾驶等时滞系统中有显著优势。

相比传统PID控制，GPC的前瞻性优化特性可有效改善超调现象，其多步预测机制特别适合响应迟缓的被控对象。现代扩展版本通过结合神经网络等数据驱动建模方法，进一步提升了在非线性系统中的适用性。