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预测控制即模型预测控制（Model Predictive Control),其基本思路是利用易于得到工业过程的脉冲响应或阶跃响应曲线，把它们在采样时刻的一系列数值作为描述对象动态的信息，从而构成预测模型。这样就可以确定一个控制量的时间序列，使未来一段时间内被控制变量经过“柔化”后的期望轨迹之间的误差最小。经过优化过程的反复在线优化进行，以期达到控制的目的。由于前述的各类控制算法中，大多都涉及被控对象的数学模型，而且数学模型的准确程度直接影响控制的效果。然而实际的工业生产过程大都是复杂的过程，要建立其精确的数学模型十分困难。预测控制正是这样一种对对象的模型精度要求不高而同样能实现高质量控制性能的新型控制算法。预测控制的典型控制算法有模型算法控制（MAC）,动态矩阵控制（DMC）和广义预测控制（GPC）[29]。文献[11]研究了一步非线性预测控制在非线性双容水箱液位控制系统中的实施，并仿真分析了与传统PID控制的控制性能的优缺点。