模型預測控制

模型預測控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在滿足特定限制條件時，控制過程的進階控制方式，自1980年代起已用在化學工廠及煉油廠的工業過程中。近年來也用在電力系統的平衡模型以及电力电子学中。模型預測控制是以過程的動態模型為基礎，多半是透過系統識別得到的線性經驗模型。模型預測控制的特點是每一次針對目前的時間區塊內作最佳化，然後下一個時間再針對時間區塊內作最佳化，這和LQR控制器不同。模型預測控制可以預測未來事件並且進行對應的處理。PID控制器沒有這樣的預測功能。模型預測控制幾乎都是用數位控制來實現，不過也有研究指出若使用特殊設計的類比電路，其反應時間可以更快。 （Generalized predictive control，簡稱GPC）以及（dynamic matrix control，簡稱DMC）都是典型模型預測控制的例子。