模型預測控制(MPC)是一類特殊的控制。它的當前控制動作是在每一個采樣瞬間通過求解一個有限時域開環控制問題而獲得。過程的當前狀態作為控制問題的初始狀態，解得的控制序列只實施個控制作用。這是它與那些使用預先計算控制律的算法的不同。本質上模型預測控制求解一個開環控制問題。它的思想與具體的模型無關，但是實現則與模型有關。
編輯本段模型預測控制的三個基本要素
1、預測模型 預測模型是指一類能夠顯式的擬合被控系統的特性的動態模型。 2、滾動優化 滾動優化是指在每個采樣周期都基于系統的當前狀態及預測模型，按照給定的有限時域目標函數優化過程性能，找出控制序列，并將該序列的個元素施加給被控對象。 3、反饋校正 反饋校正用于補償模型預測誤差和其他擾動。
編輯本段摘要
本報告為《先進過程控制》課程的學習和研讀報告。主要解釋模型預測控制MPC的基本方法和在實際生產中應用的意義。后一部分列出了該方法的應用舉例。并指出了模型預測控制理論發展現狀和前景。
編輯本段1.引言
隨著現代科學技術的進步和計算機技術的發展，工業過程日益走向大型化、連續化、復雜化，對工業生產過程控制的品質提出了更高的要求，控制與經濟效益的矛盾日趨尖銳。很多系統具有高度的非線性、多變量耦合性、不確定性、信息不完全性和大時滯等特性，被控變量與控制變量存在著各種約束等，要想獲得的數學模型十分困難，常規控制無法得到滿意的控制效果。因此，對于過程控制系統的設計，已不能采用單一基于定量數學模型的傳統控制理論和控制技術，必須研究先進的過程控制規律。先進控制的目標就是為了解決那些采用常規控制效果不佳，甚至無法解決的復雜工業過程控制問題。現代控制理論和人工智能幾十年來的發展為先進控制技術奠定了應用理論基礎，而控制計算機尤其是集散控制系統(DCS)的普及和提高，則為先進控制(APC)的應用提供了強有力的硬件和軟件平臺。總之，企業的需要、控制理論和計算機技術的發展是先進控制技術發展的強有力的推動力。 通過模型識別、優化算法、結構分析、參數整定和穩定性魯棒性的研究解決和處理了許多常規控制效果不好甚至無法控制的復雜過程控制的問題，構成了一種基于模型控制的理論體系，先進控制技術包括軟測量技術、內模控制、模型預測控制、預測函數控制、模糊控制、神經網絡、專家控制等。本文重點論述模型預測控制的方法和應用。