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工业模型的预测控制应用
预测控制最主要的特征就是在线优化。它的这种优化控制算法是通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用的。这一性能指标涉及到系统未来的性能，例如通常可取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小。但也可取更广泛的形式，例如要求控制能量为最小，而同时保持输出在某一给定范围内等。
性能指标中涉及到系统未来的行为，是根据预测模型由未来的控制策略觉得的。但是，在预测控制中，通常优化不是一次离线进行、而是反复在线进行的，这就是滚动的含义，也是预测控制区别于传统最优控制的根本特点。 工业模型制作预测控制算法是一种闭环控制算法。在通过优化确定了一系列未来的控制作用后，为防止模型失配或环境干扰引起实际状态偏离控制对理想状态，通常这一系列控制作用不是逐一全部实施，而是只实现本时刻的控制作用。
预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法有很大的差别。这主要表现在预测控制中优化不是采用一个不变的全局优化目标，而是采用滚动的优化时段的优化策略。因此，预测控制在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其绝对形式，即所包含的时间区域是不同的。
性能指标中涉及到系统未来的行为，是根据预测模型由未来的控制策略觉得的。但是，在预测控制中，通常优化不是一次离线进行、而是反复在线进行的，这就是滚动的含义，也是预测控制区别于传统最优控制的根本特点。 工业模型制作预测控制算法是一种闭环控制算法。在通过优化确定了一系列未来的控制作用后，为防止模型失配或环境干扰引起实际状态偏离控制对理想状态，通常这一系列控制作用不是逐一全部实施，而是只实现本时刻的控制作用。
预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法有很大的差别。这主要表现在预测控制中优化不是采用一个不变的全局优化目标，而是采用滚动的优化时段的优化策略。因此，预测控制在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其绝对形式，即所包含的时间区域是不同的。
