先进过程控制及其应用期末课程总结论文
先进过程控制技术论文
先进过程控制技术论文随着市场经济的发展和企业综合管理水平的提升,过程控制愈发受到企业的重视。
下面是小编精心推荐的先进过程控制技术论文，希望你能有所感触!先进过程控制技术论文一：企业技术创新过程控制摘要：企业技术创新是一个破坏性的变革过程，各种因素错综复杂，都可能会对总体创新效果产生波及影响，更重要的是技术创新有阶段性的特点，使得各因素间的联系和影响也呈现阶段性的动态特征，并随着技术创新的阶段发展而不断变化。
因此对企业技术创新过程的有效控制就现的十分必要。
关键词：技术创新创新阶段过程控制激励措施企业竞争优势是企业在竞争性市场中生存与发展的核心，竞争优势归根结底产生于企业为客户所能创造的价值。
竞争优势来源于产品的技术优势、成本优势和销售优势，这些优势的取得根本在于企业技术创新。
技术创新总体上是一个过程，是一个在市场需求和技术发展的推动下将发明的新设想通过研究开发和生产演变成为具有商品价值的新产品、新技术的过程，这一过程不仅是知识的产生、创造和应用的进化过程，更是一种破坏性的过程，通过创造性的破坏，促使资源从旧的过时的方面转向更富有生产性的方面，因此对创新过程的控制是保证创新成功的关键。
企业技术创新过程的阶段分析为了有助于对技术创新过程的最佳控制，认真分析企业技术创新的各个阶段是十分必要的。
根据国外的一些实际做法，特别是结合我国企业技术创新运行过程的实际，对技术创新过程从逻辑上可分为如下阶段：1、构思的形成阶段创新构成的形成主要表现在创新思想的来源和创新思想形成环境两个方面。
创新构思可能来自科学家或从事某项技术活动的工程师的推测或发现，也可能来自市场营销人员或用户对环境或市场需要或机会的感受。
创新思想的形成环境主要包括市场环境、宏观环境、宏观政策环境、经济环境、社会人文环境、政治法律环境等。
研究开发阶段研究开发阶段的基本任务是创造新技术，一般由科学研究(基础研究、应用研究)和技术开发组成。
企业从事研究开发活动的目的是很实际的，那就是开发可以或可能实现实际应用的新技术，即根据本企业的技术、经济和市场需要，敏感地捕捉各种技术机会和市场机会，探索起应用的可能性，并把这种可能性变为现实性。
先进过程控制学习总结.
先进过程控制学习总结学科专业：姓名：学号：2016年06月引言什么是模型预测控制(MPC)？模型预测控制（Model Predictive Control）是一种基于模型的闭环优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程中得到了广泛的应用。
其算法核心是:可预测过程未来行为的动态模型，在线反复优化计算并滚动实施的控制作用和模型误差的反馈校正。
模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便地处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。
模型预测控制的产生背景1 工业需求：(i). 随着过程工业日益走向大型化、连续化，工业生产过程日趋复杂多变, 往往具有强藕合性、非线性、信息不完全性和大纯滞后等特征，并存在着各种约束条件，其动态行为还会随操作条件变化、催化剂失活等因素而改变。
(ii). 典型生产装置的优化操作点通常位于各种操作变量的约束边界处, 因而一个理想的控制器应当保证使生产装置在不违反约束的情况下尽可能接近约束, 以确保获取最佳经济效益。
2传统控制及现代控制理论的局限性(i). 传统的PID控制策略和一些复杂控制系统不能满足控制要求;(ii). 现代控制理论的不作为：①过分依靠被控对象的精确数学模型 ;②不能处理非线性、时变性、不确定性、有约束、多目标问题。
模型预测控制的产生过程1 模型算法控制（MAC）的产生：(i). 1978年，法国的Richalet等人在系统脉冲响应的基础上，提出了模型预测启发控制(MPHC, Model Predictive Heuristic Control)，并介绍了其在工业过程控制中的效果；(ii). 1982年，Rouhani和Mehra[2]给出了基于脉冲响应的模型算法控制(MAC, Model Algorithmic Control)；2 动态矩阵控制（DMC）的产生：动态矩阵控制(DMC, Dynamic Matrix Control)于1974年应用在美国壳牌石油公司的生产装置上，并于1980年由Culter 等在美国化工年会上公开发表。
控制机构期末总结
控制机构期末总结一、引言本学期是控制机构课程的第一学期，通过学习本课程，我们对控制系统的基本原理和工程应用有了初步的了解和认识，同时也对相关的理论知识进行了掌握和运用。
经过半个学期的学习和实践，我对控制机构的设计、调试和应用等方面有了更深入的理解。
在这半个学期的学习中，我认为主要有以下几个方面的收获：二、理论知识的学习在本学期的课程中，我们系统地学习了控制机构的基本原理、数学模型和控制方法等方面的知识。
通过这些学习，我对控制机构的结构、功能和特点有了更加清晰的认识。
同时，我们也学习了一些基本的分析和设计方法，如传递函数法、状态空间法等，这些方法在控制机构的设计和调试中起到了重要的作用。
通过理论知识的学习，我对控制机构的工作原理和设计思路有了更深入的理解。
三、实践操作的掌握在本学期的课程中，我们进行了一系列的实践操作，如传递函数的建立和实验验证、PID 控制器的设计和调试、模拟控制电路的搭建和调试等。
通过这些实践操作，我对控制机构的设计和实现过程有了更加直观和深入的认识。
在实践操作中，我学会了如何使用实验仪器和软件工具，如示波器、信号发生器、MATLAB等，这对我今后的工作和学习都具有重要的意义。
四、课程设计的完成在本学期的课程中，我们进行了一个小型的课程设计，目的是通过实践操作，巩固和应用我们所学到的知识和技能。
在课程设计中，我们选择了一个实际应用场景，设计了一个控制机构，并进行了实验验证。
通过课程设计，我更加深入地了解了控制机构的设计和调试过程，同时也对控制机构的应用有了更加具体和实际的认识。
五、问题与反思在学习本课程的过程中，我也遇到了一些问题和困惑，经过反思和总结，我认为主要有以下几个方面：1. 对一些理论知识的理解不够深入，需要进一步加强对基础概念的学习和理解。
2. 在实践操作中，遇到了一些技术问题，需要进一步加强对实验仪器和软件工具的使用和掌握。
3. 在课程设计中，存在一些设计和实现上的问题，需要进一步提高对控制机构的设计和调试能力。
先进控制技术课程心得5篇
先进控制技术课程心得5篇先进控制技术课程心得1一、实-目的生产实-是教学与生产实际相结合的重要实践性教学环节。
在生产实-过程中，学校也以培养学生观察问题、解决问题和向生产实际学-的能力和方法为目标。
培养我们的团结合作精神，牢固树立我们的群体意识，即个人智慧只有在融入集体之中才能最大限度地发挥作用。
通过这次生产实-，使我在生产实际中学-到了电气设备运行的技术管理知识、电气设备的制造过程知识及在学校无法学到的实践知识。
在向工人学-时，培养了我们艰苦朴素的优良作风。
在生产实践中体会到了严格地遵守纪律、统一组织及协调一致是现代化大生产的需要，也是我们当代大学生所必须的，从而近一步的提高了我们的组织观念。
我们在实-中了解到了工厂供配电系统，尤其是了解到了工厂变电所的组成及运行过程，为小区电力网设计、建筑供配电系统课程设计奠定基础。
通过参观第一化工集团自动化系统，使我开阔了眼界、拓宽了知识面，为学好专业课积累必要的感性知识，为我们以后在质的变化上奠定了有力的基础。
通过生产实-，对我们巩固和加深所学理论知识，培养我们的独立工作能力和加强劳动观点起了重要作用。
(三)、学-和了解变电所的主要结构型式，结构种类和特点。
(四)、学-和了解变电所的主要部件的生产技术资料，包括：各种技术标准，图纸，专用设备说明书等。
(五)、了解变电所的主要技术要求以及有关标准。
(六)、了解工厂的生产组织管理情况，劳动定额和成本核算的方法。
(七)、了解工厂开展的新材料、新工艺、新技术的研究情况。
(八)、实-期间进行了社会主义、爱国主义教育、进行爱劳动、守纪律教育，进行安全、保密教育。
三、常规型变电所设备选型(a)、设备的选择配置应力求小型化，要保证技术先进、工作性能稳定可靠，质量有保证且售后服务跟得上。
(b)、所内应采用两台主变，要求节能且有载调压型，一般采用s10或sz10型变压器，s11型也在发展之列，变压器容量要根据电力负荷情况而定，但两台主变容量比不应超过1∶3，阻抗电压、变比、接线组别应相同，误差不超过5%，为以后变压器并列运行提供条件。
《过程控制学习心得范文三篇》
《过程控制学习心得范文》篇一在过程控制学习的过程中，我从中收获了许多知识和技能，也意识到了自己的不足之处。
通过不断的学习和实践，我逐渐提高了自己的能力，并获得了一些重要的心得体会。
首先，过程控制学习让我深刻认识到了控制系统的重要性。
控制系统是指通过对输入信号进行监测和调整，以使输出信号达到期望值的一组设备和程序。
在我们生活和工作中，控制系统无处不在。
例如，汽车的自动驾驶系统、工业生产线的自动控制系统等都是控制系统的具体应用。
通过学习过程控制，我了解了不同类型的控制系统，以及它们的原理和特点。
这不仅使我对控制系统有了更深的理解，同时也让我能够更好地应用控制系统解决实际问题。
其次，过程控制学习让我懂得了控制系统的设计和调试的重要性。
一个好的控制系统设计能够提高系统的性能和稳定性，并有效地解决问题。
而控制系统的调试则是验证和优化设计的过程，通过调整参数和进行实验验证，提高控制系统的工作效果。
在学习过程控制的过程中，我逐渐熟悉了控制系统设计的基本原则和方法，学会了如何进行系统建模和仿真等技巧。
同时，我也通过进行实验和调试，掌握了一些常用的调试工具和方法，提高了自己的实际操作能力。
这些经验和技能对于我今后的工作和研究都具有重要的指导意义。
第三，过程控制学习还让我体会到了合作和团队精神的重要性。
在学习过程控制的过程中，我参加了许多小组项目和实验，与同学一起完成任务。
通过与同学的合作，我不仅学到了很多新的知识和技能，还培养了与他人合作的能力。
在合作中，我了解到了不同人有不同的专长和经验，通过充分发挥每个人的优势，我们能够更好地完成任务，取得更好的成果。
同时，我也学会了如何更好地沟通和协调，合理分配任务和资源，提高团队的整体效能。
这些经验对于我今后的团队合作和项目管理都具有重要的参考价值。
最后，过程控制学习让我懂得了持之以恒的重要性。
学习过程控制并不是一蹴而就的事情，它需要长期的学习和实践才能真正掌握。
在学习的过程中，我遇到了许多困难和挑战，有时候甚至遇到了失败。
先进过程控制及其应用期末课程总结论文
先进控制技术及其应用随着工业生产过程控制系统日趋复杂化和大型化，以及对生产过程的产品质量、生产效率、安全性等的控制要求越来越严格，常规的PID控制已经很难解决这些具有多变量、强非线性、高耦合性、时变和大时滞等特性的复杂生产过程的控制问题[]。
自上世纪50年代逐渐发展起来的先进控制技术解决了常规PID控制效果不佳或无法控制的复杂工业过程的控制问题。
它的设计思想是以多变量预估为核心，采用过程模型预测未来时刻的输出，用实际对象输出与模型预测输出的差值来修正过程模型，从而把若干个控制变量控制在期望的工控点上，使系统达到最佳运行状态。
目前先进控制技术不但在理论上不断创新，在实际生产中也取得了令人瞩目的成就。
下面就软测量技术、内模控制和预测控制做简要阐述。
1.软测量技术在生产过程中，为了确保生产装置安全、高效的运行，需要对与系统的稳定及产品质量密切相关的重要过程变量进行实时控制。
然而在许多生产过程中，出于技术或经济上的原因，存在着很多无法通过传感器测量的变量，如石油产品中的组分、聚合反应中分子量和熔融指数、化学反应器反应物浓度以及结晶过程中晶体粒直径等。
在实际生产过程中，为了对这类变了进行实施监控，通常运用两种方法：1).质量指标控制方法：对与质量变量相关的其他可测的变量进行控制，以达到间接控制质量的目的，但是控制精度很难保证。
2).直接测量法：利用在线分析仪表直接测量所需要的参数并对其进行控制。
缺点是在线仪表价格昂贵，维护成本高，测量延迟大，从而使得调节品质不理想。
软测量的提出正是为了解决上述矛盾。
软测量技术的理论根源是20世纪70年代Brosilow提出的推断控制，其基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量(也称二次变量)，通过构造推断器来估计并克服扰动和测量噪声对主导过程主导变量的影响。
因此，推断估计器的设计是设计整个控制系统的关键。
软测量器的设计主要包括以下几个方面：1)机理分析和辅助变量的选择。
过程控制总结报告
过程控制总结报告过程控制总结报告过程控制是管理和控制一个系统的运作过程的一种方法。
在过去的几个月里，我们对我们的过程进行了详细的分析和改进。
在这篇总结报告中，我将分享我们的经验和教训，以及我们收获的成果。
首先，我们的团队花了大量的时间对我们的过程进行了仔细的分析。
我们查看了过去的数据和记录，以了解我们的过程的强项和弱项。
通过这个分析，我们发现了一些潜在的问题和机会。
例如，我们发现我们的流程中存在一些不必要的环节，导致了资源的浪费和效率的下降。
基于这些发现，我们决定对我们的流程进行一些改进。
在改进的过程中，沟通和合作是非常重要的。
我们的团队成员积极参与了改进的讨论和决策，并提出了一些建议。
我们鼓励每个人发表自己的观点和意见，以确保每个人都感到被听取和尊重。
通过团队的合作，我们成功地实施了一些改进措施，比如缩短了某些环节的时间、简化了某些步骤等等。
这些改进措施显著提高了我们的工作效率，减少了资源的浪费。
另外，我们也采取了一些措施来监控和评估我们的改进效果。
我们设置了一些关键绩效指标来跟踪我们的进展。
通过定期的数据分析和评估，我们能够及时发现潜在的问题，并采取相应的措施来解决它们。
这种持续的监控和评估的过程对于保持我们的流程的高效运行非常重要。
通过对我们的过程进行分析、改进、沟通和监控，我们取得了一些成果。
首先，我们的工作效率显著提高了。
我们能够更快速地完成任务，并且减少了资源的浪费。
其次，我们的团队合作和沟通能力也得到了提升。
我们学会了共同解决问题和取得共识，这为我们未来的合作提供了更好的基础。
最后，我们的团队对过程控制的重要性有了更深入的理解和认识。
我们意识到通过不断地优化和改进，我们可以不断提高我们的效率和效果。
然而，我们也从过程控制中汲取了一些教训。
首先，沟通是非常重要的。
每个人都应该有机会表达自己的观点和意见，并且应该愿意倾听和尊重他人的观点。
这样才能够达到团队合作的目标。
其次，持续的监控和评估是必要的。
毕业论文 过程控制
毕业论文过程控制过程控制是指将传感器、执行器和计算机等设备组合在一起，实现工业生产过程或其他过程中对各个环节的控制。
在这样的系统中，将被控制过程称为对象，而控制对象的状态叫做控制量，控制器根据控制量来发出指令以改变对象的状态，以达到所要求的目标。
过程控制的主要目的是自动实现生产过程的控制，并能够使生产过程实现持续、安全和高效的运行。
过程控制的实现方法：1. 反馈控制反馈控制是通过传感器实时检测被控制对象的状态，并将检测结果反馈给控制器。
控制器根据反馈信息对控制量进行调整，控制被控制对象的状态来达到预期目标。
2. 前馈控制前馈控制是一种预测控制方法，它根据被控制对象的性质、过程规律和受控参数，通过计算得到未来必须采取的控制量，以达到目标。
3. 预测控制预测控制是一种更高级的过程控制方法，它可以考虑多变量和不确定性因素，并尽可能减小误差和成本，实现系统优化控制。
过程控制系统有以下几个要素：1. 控制器控制器是过程控制系统中最核心的部分，它负责测量控制量、计算和执行控制指令等操作，最终控制被控制对象的状态。
依据控制器的不同，控制系统分为模糊控制、PID控制、神经网络控制等。
2. 传感器传感器会将被控制对象的状态转换成电气信号，用于传输和处理。
3. 执行器执行器负责控制物理运动，根据控制器发出的指令将电能转化为机械能，改变被控制对象的状态。
4. 人机界面人机界面是用于人与控制系统之间进行交互的工具，包括显示器、键盘、鼠标等。
过程控制的具体应用：1. 生产过程自动化控制在生产过程中，过程控制可以使得制造流程自动化，实现连续、高效和安全的生产，提高产量和品质，并降低成本。
2. 环境安全监测在环境监测中，过程控制可以通过传感器、控制器和执行器实时监测和调整环境参数，保障人类和自然环境的安全和健康。
3. 药剂生产和制造工业在药剂生产和制造工业中，过程控制可以自动化生产过程，确保药剂质量稳定，避免误差和批次之间的差异，提高工作效率。
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先进控制技术及其应用随着工业生产过程控制系统日趋复杂化和大型化，以及对生产过程的产品质量、生产效率、安全性等的控制要求越来越严格，常规的PID控制已经很难解决这些具有多变量、强非线性、高耦合性、时变和大时滞等特性的复杂生产过程的控制问题[]。
自上世纪50年代逐渐发展起来的先进控制技术解决了常规PID控制效果不佳或无法控制的复杂工业过程的控制问题。
它的设计思想是以多变量预估为核心，采用过程模型预测未来时刻的输出，用实际对象输出与模型预测输出的差值来修正过程模型，从而把若干个控制变量控制在期望的工控点上，使系统达到最佳运行状态。
目前先进控制技术不但在理论上不断创新，在实际生产中也取得了令人瞩目的成就。
下面就软测量技术、内模控制和预测控制做简要阐述。
1.软测量技术在生产过程中，为了确保生产装置安全、高效的运行，需要对与系统的稳定及产品质量密切相关的重要过程变量进行实时控制。
然而在许多生产过程中，出于技术或经济上的原因，存在着很多无法通过传感器测量的变量，如石油产品中的组分、聚合反应中分子量和熔融指数、化学反应器反应物浓度以及结晶过程中晶体粒直径等。
在实际生产过程中，为了对这类变了进行实施监控，通常运用两种方法：1).质量指标控制方法：对与质量变量相关的其他可测的变量进行控制，以达到间接控制质量的目的，但是控制精度很难保证。
2).直接测量法：利用在线分析仪表直接测量所需要的参数并对其进行控制。
缺点是在线仪表价格昂贵，维护成本高，测量延迟大，从而使得调节品质不理想。
软测量的提出正是为了解决上述矛盾。
软测量技术的理论根源是20世纪70年代Brosilow提出的推断控制，其基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量(也称二次变量)，通过构造推断器来估计并克服扰动和测量噪声对主导过程主导变量的影响。
因此，推断估计器的设计是设计整个控制系统的关键。
软测量器的设计主要包括以下几个方面：1)机理分析和辅助变量的选择。
首先是明确软测量的任务，确定主导变量。
在此基础上深入了解和熟悉软测量对象及有关装置的工艺流程，通过分析确定辅助变量。
2)数据采集和预处理采集被估计变量和原始辅助变量的历史数据包含了工业对象的大量相关信息，因此数据采集越多越好。
但是为了保证软测量精度和数据的正确性以及可靠性，采集的数据必须进行处理，包括显著误差检测和数据协调，及时剔除无效的数据。
3)软测量建模软测量模型是建立是软测量技术的核心。
软测量建模的方法多种多样，一般可分为：机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学和现代非线性系统信息处理技术等。
此外还有混合模型，如图1所示的软测量模型就是结合了BP网络、RBF网络和部分最小二乘法建立的混合模型[5]。
4)软测量模型的在线校正图1 软测量模型由于软测量对象的时变性、非线性以及模型的不完整性会使得被控对象发生改变，如果软测量模型不作修正，测量精度会逐渐下降。
在实际生产过程中，通常采用在线自校正和不定期更新的学习机制进行校正，以保证模型能跟踪过程的变化。
软测量器响应迅速，成本低，维护简单，精度高，目前已在过程控制与优化中得到了广泛应用，其理论体系也在不断完善。
2内模控制内模控制（IMC ）是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略，其基本思想是将对象模型与实际对象相并联，控制器取模型的动态逆，对于单变量系统而言内模控制器取为模型最小相位部分的逆，并通过附加低通滤波器来增强系统的鲁棒性。
上世纪五十年代后期，出现的Smith 的时滞预估补偿控制器以及Francis 的基于内部模型的调节器都是早期的内模控制，由于逆模型的限制因此较难实现，所以这一时期的研究较为缓慢。
在1982年美国学者C.E.Garcia 和M.Morari 提出来完整的内模控制，在此基础上，各国学者比较完整的分析了内模控制，为内模控制奠定了坚实了理论基础[6]。
90年代至今，随着神经网络、模糊控制以及非线性理论的发展，许多学者将内模控制与其他先进的控制方法结合、相互渗透，开拓了内模控制研究的新思路。
下面以磁悬浮小球的内模PID 控制为例进行具体说明。
通过对磁悬浮球系统的分析可知，磁悬浮小球系统为本质非线性的不稳定系统，常规的PID 控制作为一种简单有效的控制策略可以有效的实现对磁悬浮小球系统的控制，也取得了不错的控制效果，再此基础上引入内模控制。
由于磁悬浮系统为本质不稳定系统，首先引入反馈控制器对不稳定磁悬浮系统进行镇定，1C 和q 组成广义被控对象PG 。
继续按照二阶系统进行镇定，控制器选择PD 控制器，取阻尼系数为=0.7ζ，经计算，广义的被控对象为：p 2255070.642550G s s =++ 然后设计IMC_PID 控制器。
首先取广义被控对象的逆，21p70.64s 25502550s G -++=,这是一个二阶的环节，为了构造IMC_PID 控制器，再次引入一阶滤波器：()()11f s s λ=+，式中的λ为滤波常数。
则内模控制器为：()()2170.64255025501+s IMC Ps s G G f s λ-++== 然后按照标准反馈控制的控制器进行整理：()()()()1IMC C IMC p G s G s G s G s =-可得()170.6411s 25502550c p d i G K T s s T s s λλλ=++=++ 这就是最终的IMC_PID 控制器, 控制器中仅有一个参数λ，大大简化了参数整的过程，系统的仿真结构图如图2所示，经过多次调试，取=0.05λ；仿真效果如图3所示。
时间响应u=0.05实验结果证明，内模控制作为一种先进的控制策略，结合应用最为广泛的PID控制，可以实现对磁悬浮球系统的控制，并且设计简单、参数整定方便，相对于常规PID拥有更好的动态和稳态性能。
内模控制在工业领域的应用取得了瞩目的成就，近年来，形成了内模控制与其他先进控制策略相结合的发展方向，形成了综合的控制策略，来发挥各个控制的优势，取得了不错的效果，也是内模控制发展的方向。
3模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的先进控制策略，在上世纪80年代左右由J.Richalet和Culter首先提出，其基本原理是：预测过程未来行为的动态模型，在线反复进行优化计算并滚动实施的控制作用和模型误差的反馈矫正。
由于模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，并且可以有效的克服过程的不确定性及非线性，可以有效的控制复杂的多变量的工业被控对象，因此他一出现就收到了国内外工控界的广泛重视，已在石油、化工、冶金、航空、汽车、机械等领域得到了广泛应用[9]。
预测控制发展迅速，算法种类丰富多样，究其根本结构模式，大致可分为如下三类：1)基于非参数模型的预测控制算法。
这类算法利用测试被控对象的脉冲响应或阶跃响应即可得到预测模型，无需考虑模型的结构和阶次，可将过程的时滞环节包含在模型中，因此尤其适合表示动态响应不规则的对象特征，适合处理开环不稳定多变量过程约束问题的控图2 系统仿真框图图3 系统单位阶跃响应时间响应u=0.1时间响应时间响应制。
2)与经典自适应控制相结合的一类长程预测控制算法。
这类算法融合了自校正控制和预测控制的优点，以长时段多不优化取代了经典最小方差控制中的一步预测优化，从而适用于时滞和非最小相位系统，具有良好的鲁棒性。
代表的算法有广义预测控制（GPC）、受控自回归积分滑动平均模型预测控制（CARIMA）等。
3)基于结构设计不同的另一类预测控制算法。
这类算法由LQ或LQG发展而来，代表的有推理控制（IC）、滚动时域控制（RHC）等。
各种算法虽然在模型、控制以及性能方面各有差异，其核心都是基于滚动时域原理，算法中均包含了预测模型、滚动优化和反馈矫正三个基本原理。
近年来，随着对预测控制的深入研究，研究人员在对预测控制深入研究的同时，摒弃了对单一控制算法的研究，开始将预测控制与自适应控制、极点配置、鲁棒控制、解耦控制和非线性控制等算法相结合，诞生了一批先进预测控制策略。
与此同时，随着智能控制理论的发展，智能预测控制也是预测控制发展的新方向，如模糊预测控制、神经网络预测控制、遗传算法预测控制等都取得了丰硕的研究成果。
将各种先进控制策略互相融合，优势互补，共同来解决复杂非线性控制系统已成为当前控制领域研究的热点，在理论和实际应用中都有重要意义。
参考文献[1]王树青等.先进控制技术及应用.北京：化学工业出版社，2001.[2]李国勇.过程控制系统[M].北京：电子工业出版社，2009:76～98.[3]薛定宇.控制系统计算机辅助设计[M].北京：清华大学出版社，2006:17～33，183～309[4]刘瑞兰.软测量技术若干问题的研究及工业应用.浙江大学博士学位论文，2004.[5]傅永峰.软测量建模方法研究及其工业应用.浙江大学博士学位论文，2007[6]赵曜.内模控制发展综述[J].信息与控制,2000,26(6):526～530.[7]周勇，陈庆伟，胡维扎.内模控制研究的新发展[J].控制理论与应用，2004,21(3):475～480.[8]戴文战，丁良，杨爱萍.内模控制研究进展[J].控制工程，2011,12(4):487～494.[9]胡耀华.广义预测控制综述[J].信息与控制.2000,29(3):248～256[10]张日东.非线性预测控制及应用研究.浙江大学博士学位论文,2007.[11]李果.磁悬浮小球系统内模控制方法的研究.太原科技大学硕士学位论文，2013[12]Garcai C.E., Morari M.A unifying review and some new results. Internalmodelcontrol[J].1982,21:308～323.[13]Carcai C.E. Quadratic Programming solution of dynamicmatrixcontrol[J].1986,46:73～87.[14]Richalet J. Model predictive heuristic control: application to industrialprocessed[J]. Automation ,1978,14(4):413～428.[15]Culter C.R., Model predictive control-theory and practice-asurvey[J].Automatica,1989,25:335～348.[16]Richalet J. Industrial application of model based predictive control[J].Automatica,1993,29:1251～1274.。