先进控制技术的几种控制策略综述
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
先进控制技术
6.1.1 模糊控制的数学基础 6.1.2 模糊控制原理 6.1.3 模糊控制器设计
6.1.1 模糊控制的数学基础
1. 模糊集合 有许多概念，如大、小、冷、热等，都没有明确的内涵 和外延，只能用模糊集合来描述；叫做模糊集合。
3.自学习模糊控制策略和智能化系统的实现。
4.常规模糊控制系统稳态性能的改善。
5.把已经取得的研究成果应用到工程过程中，尽快把其转化 为生产力。因此，需加快实施简单实用的模糊集成芯片和模糊 控制装置，以及通用模糊控制系统的开发与应用。
6.2 神经网络控制技术
神经网络控制是一种基本上不依赖于精确数学模型的先 进控制方法，比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的 控制对象，并具有较强的适应和学习功能。
人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验及长期经验积 累而形成的，它通过人的自然语言来叙述，例如，用自定性的、 不精确的及模糊的条件语句来表达：若炉温偏高，则减少燃料： 若蓄水塔水位偏低，则加大进水流量；若燃烧废气中含氧量偏 向，则减小助燃风量等。
由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也被称为模 糊语言控制，简称模糊控制。
6.1.4 模糊控制的特点
模糊控制理论主要优点如下： 不需要精确数学模型 容易学习 使用方便 适应性强 控制程序简短 速度快 开发方便 可靠性高 性能优良
6.1.5 模糊控制的应用
近年来，模糊控制得到了广泛的应用。下面简单介绍一些模糊 控制的应用领域：
1)航天航空：模糊控制现在已应用于各种导航系统中。 2)工业过程控制：工业过程控制的需要是控制性术发展的主要 动力。 3)家用电器: 全自动洗衣机、电饭煲、空调等。 4)汽车和交通运输：防抱死刹车系统，基于模糊控制的无级变 速器，模糊发动机控制和自动驾驶控制系统等。 5)其控制场合： 电梯控制器、工业机器人、核反应控制、医疗仪器等。除控制 应用以外，还应用于图像识别、计算机图像处理、金融和其他专 家系统中。
现代控制理论-先进的控制技术
可以看到控制器 Gc (s) 的
因为在 s 0 时，
f ( s) 1 ˆ ˆ G p ( s ) Gp ( s )
得： Gc ( s) | s 0
零频增益为无穷大。因此 可以消除由外界阶跃扰动 引起的余差。这表明尽管 内模控制器 GIMC ( s) 本身 没有积分功能，但由内模 控制的结构保证了整个内 模控制可以消除余差。
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计算机控制系统的先进控制技术
主要内容 1. 内模控制技术
2. 模型预测控制技术
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7．1 内模控制技术
内模控制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。它与史密斯预估控制很 相似，有一个被称为内部模型的过程模型，控制
器设计可由过程模型直接求取。设计简单、控制
性能好、鲁棒性强，并且便于系统分析。
用，即利用它可以调整系统的鲁棒性。其规律
是，时间常数 Tf 越大，系统鲁棒性越好。
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例7－1 过程工业中的一阶加纯滞后过程（无模型失配和无 外部扰动的情况）。 s
ˆ ( s ) G ( s ) Ke Gp p Ts 1
ˆ D( s) 0
则
Ts 1 s ˆ 1 GP ( s ) e K
ˆ GIMC ( s ) f ( s ) ˆ ˆ ˆ 1 1 Gp ( s )Gp ( s )Gp ( s ) f ( s )
1
( p s 1)(0.5 s 1)
1 ( p s 1)(0.5 s 1) ( 0.5 ) s K
——内模控制系统具有开环结构。
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2. 内模控制器的设计
步骤1 因式分解过程模型
先进运动控制策略及运动控制新技术
先进运动控制策略及运动控制新技术摘要：国民经济部门发展中运动控制发挥重要作用。
上世纪80年代后，运动控制领域不断变换，很多新的控制策略与技术逐渐在各工程中被应用。
自半导体技术不断发展，半导体设备日渐复杂,因此，有必要对复杂设备进行合理控制，就复杂设备运动控制系统而言，本文介绍几种控制法，这些控制方式以及实现方法可以有效增加对复杂设备的控制能力，从而提升复杂设备各个部件的工作协同能力，从而提升设备的整体工作效率。
关键词：运动控制；先进策略；新技术1.引言自动控制理论辅助下，运动控制系统研究中，研究对象多为电动机，将控制器当做关键设备，执行器为电力电子功率转换设备。
实际操作期间应合理控制电机转矩、转速、角度等情况，便于完成电能的转化，便于满足移动机械方面要求。
现代运动控制系统具有下面几种特征：结构模块、标准化；施工系统快速、灵活；系统开发、维护、升级过程操作简单，所需成本相对较低。
现阶段运动控制技术逐渐向以下几方面发展：基于PC的灵活性和开放性。
运动控制制造商相继推出系列PC新型运动控制产品。
运动控制系统具备如下性能：动态响应及时，稳态追踪精度高，行为鲁棒性。
上述指标作为整体，便于实现运动控制系统。
现阶段，数控加工中高性能运动控制技术应用仍面临很多问题：一，非线性、扰动、参数不定时如何设计控制器；二，怎样动态响应状态监控。
获得运动控制性能不仅要解决技术方面问题，还应看重如何应用新型控制策略。
二、运动控制中的先进控制策略运动控制系统具备如下性能：A.精度跟踪稳定；B.动态响应及时准确；C.系统参数具有鲁棒性。
就运动控制系统而言，其离不开执行器、测量装置、控制策略设计完成。
一直以来，智能仪表、快速执行器、新型控制策略逐渐被应用到提升受控系统稳态精度，缩减执行器体积，减轻能量损失，提升控制性能等方面。
但上述内容当中，智能仪表、新型执行机构仅可以简化运动控制装置。
唯有设计并使用最新控制策略，方能解决非线性问题，最终实现高性能目标。
先进控制系统：介绍先进控制系统的特点、设计和应用
先进控制系统：介绍先进控制系统的特点、设计和应用引言在工业控制领域，先进控制系统是一种关键技术，用于提高过程控制的性能和效率。
随着科技的发展和进步，先进控制系统不断被引入和应用于各个领域，成为改善系统性能和优化生产过程的有效手段。
本文将介绍先进控制系统的特点、设计原理以及在各个行业中的应用。
特点1. 优化控制先进控制系统的一个显著特点是其能够进行优化控制。
通过对系统模型的建模和分析，控制系统可以针对不同的目标制定最优的控制策略，以最大程度地提高系统的性能和效率。
先进控制系统可以根据实时数据进行实时优化，并通过反馈控制来实现系统参数的自适应调整，从而实现最佳控制结果。
2. 多变量控制先进控制系统能够处理多变量控制问题。
传统的PID控制器只能进行单变量控制，而先进控制系统则具备处理多个输入和输出变量之间相互关联的能力。
它可以更好地解决多变量系统中的耦合问题，通过对多个变量之间的相互影响进行分析和优化，实现更加精确和稳定的控制。
3. 鲁棒性先进控制系统具备较强的鲁棒性，能够抵御外界干扰和不确定性对系统控制性能的影响。
通过先进的控制算法和技术，先进控制系统可以根据实时反馈数据对系统进行动态调整，从而保持系统的稳定性和准确性。
即使在面对系统参数变化、噪声扰动和模型不确定性等不利因素时，先进控制系统仍能够保持良好的控制效果。
4. 高级算法先进控制系统采用了各种高级算法来实现优化控制和多变量控制。
这些算法包括模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）、递归最小二乘法（Recursive Least Squares，RLS）、自适应控制（Adaptive Control）等。
这些算法能够针对不同的控制问题提供最佳方案，并通过对系统模型和实时数据的分析来实现控制效果的优化。
设计1. 系统建模先进控制系统的设计首先需要进行系统建模。
系统建模是通过对被控对象进行数学建模，将其抽象成一系列数学方程，以便进行控制策略的设计和优化。
现代电气自动化控制策略
现代电气自动化控制策略现代电气自动化控制策略在工业生产中起着至关重要的作用。
随着科技的不断发展，电气自动化控制策略也在不断创新和改进。
本文将介绍几种常见的现代电气自动化控制策略，并分析其优势和应用场景。
一、PID控制策略PID控制策略是一种经典的控制方法，它通过比较实际输出值与期望输出值之间的差异，计算出控制器的输出信号，从而实现对被控对象的控制。
PID控制策略具有简单、稳定、可靠的特点，广泛应用于工业生产中的温度、压力、流量等参数的控制。
PID控制策略的优势在于其简单性和可调节性。
通过调节PID控制器的参数，可以实现对不同系统的精确控制。
然而，PID控制策略也存在一些局限性，比如对于非线性系统的控制效果不佳，容易受到外界干扰的影响。
二、模糊控制策略模糊控制策略是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过建立模糊规则库和模糊推理机制，将模糊的输入转化为模糊的输出，从而实现对被控对象的控制。
模糊控制策略适用于复杂、非线性的系统控制，如汽车驾驶、空调控制等。
模糊控制策略的优势在于其对于非线性系统的适应性强，能够处理模糊、不确定的输入和输出。
同时，模糊控制策略也存在一些问题，比如规则库的设计和模糊推理的计算量较大，需要较高的计算资源。
三、神经网络控制策略神经网络控制策略是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过训练神经网络模型，将输入与输出之间的映射关系学习到，从而实现对被控对象的控制。
神经网络控制策略适用于复杂、非线性的系统控制，如机器人控制、飞行器控制等。
神经网络控制策略的优势在于其对于非线性系统的适应性强，能够处理大量的输入和输出数据。
同时，神经网络控制策略也存在一些问题，比如需要大量的训练数据和计算资源，训练过程较为复杂。
四、模型预测控制策略模型预测控制策略是一种基于数学模型的控制方法，它通过建立系统的数学模型，并预测未来一段时间内的系统行为，从而制定控制策略。
模型预测控制策略适用于需要预测和优化系统行为的控制场景，如能源管理、交通控制等。
硫酸工艺的先进控制
硫酸工艺的先进控制
硫酸工艺的先进控制通过使用先进的自动化技术和控制策略来提高生产过程的效率、质量和安全性。
以下是几种常见的硫酸工艺的先进控制技术：
1. 高级过程控制（APC）：APC使用先进的算法和模型来控制关键的工艺参数，并自动调节操作条件以达到最佳的工艺性能。
例如，使用模型预测控制方法，可以优化硫酸反应器的温度、压力和流量以提高反应效率和产量。
2. 基于模型的优化（MPC）：MPC结合了先进的过程模型和优化算法，可以预测不同操作条件下的工艺性能，并最大程度地优化操作条件以实现给定的目标。
在硫酸工艺中，MPC可以用于优化反应器的温度、冷却水的流量以及气体的流量等。
3. 控制技术协同：硫酸工艺中涉及到多个单元操作，如气体处理、酸浆循环和浓缩等。
控制技术协同可以实现不同单元间的信息共享和协调控制，以实现整个工艺的最佳性能。
例如，通过共享氧化器和浓缩器等设备的操作信息，可以减少能源消耗和设备的磨损。
4. 故障诊断与修复：硫酸工艺中存在许多可能导致工艺故障或安全问题的因素。
先进的控制系统可以通过实时监测工艺数据并使用故障诊断算法来及时检测和预测潜在的故障，并采取相应的措施进行修复和改进。
综上所述，硫酸工艺的先进控制技术可以显著提高工艺的效率、质量和安全性，进而提升生产能力和盈利能力。
化工自动化中的先进控制技术
化工自动化中的先进控制技术郭瑞彤【摘要】The development of modern society,in the field of chemical industry,also more and more of rapid development,chemical industry were also carried out in the direction of the intensive,large-scale, the chemical industry automation technology at present,how to effectively control the advanced control technology of chemical engineering,is now the hot issues of the study,this article is aimed at the subject has carried on the related exploration, hope for the expansion of the new technology in the future,lay the foundation.%现代社会的发展，在化学工业领域，也越来越发展的迅速，化工也都朝着集约化、大型化的方向开展了，目前出现了化工自动化技术，如何有效地控制化工自动化中的先进控制技术，是现在研究的热点问题，本文就针对这个课题进行了相关的探索，希望能为将来这项新技术的扩展，奠定基础。
【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】2页(P53-54)【关键词】化工自动化;先进的控制技术;研究【作者】郭瑞彤【作者单位】东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江大庆，163318【正文语种】中文近年来，在工业生产方面，其发展的特点为：生产的规模变大了，以及生产技术的水平提高了，这就说明，不但在生产工艺技术的水平，还是在生产控制的自动化的水平，都得到了提高，在化学工业中，这种优势特别显著。
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先进控制技术的几种控制策略综述湖南（湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410004）（E-mai: 87269709@）摘要：近十几年来，世界各国在加强建模理论、辨识技术、最优控制、高级过程控制等方面进行了研究，涌现出很多针对模型要求不高、在线计算方便、对过程及环境的不确定性有一定适应能力的先进控制策略和方法，主要有自适应控制、鲁棒控制、预测调制、H∞控制、模糊控制、人工智能控制等，本文综合分析了这些先进控制策略发展动态。
关键词：先进控制；控制策略；自适应控制；鲁棒控制；H∞控制；预测调制；模糊控制；人工智能控制。
1、引言众所周知，控制策略是控制的核心。
从模拟控制系统开始，到数字控制系统及模数混合系统的长期发展过程中，形成了许多有效的控制策略(方法)，一般分为两类：传统控制策略和现代控制策略。
传统控制策略主要有PID控制、Smith控制和解耦控制。
然而随着现代工业的大型化、复杂化发展，为了保证系统的稳定性、生产的安全性以及控制的精确性，采用单一基于定量的数学模型的传统控制理论与控制策略已经远远不能胜任。
于是，开发高级的过程控制系统，研究高级的控制策略，越来越成为控制界的关注对象。
近些年来，针对复杂控制过程的不确定性（环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性）、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等，一批对模型要求不高、在线计算方便，对过程和环境的不确定性有一定适应能力的控制策略和方法得到了引用、改进和发展。
下文将先简单介绍几种传统控制策略，然后在其基础上比较性地引出自适应控制、鲁棒控制、H∞控制、预测控制、模糊控制、智能控制等控制策略。
2、传统控制策略简介2.1 PID控制PID控制策略是应用的最广泛的一种算法，它无论在模拟调节或数字控制中，都得到了广泛的应用。
这种控制方法具有一系列特性:（1）PID算法蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，而且其配置几乎最优。
利用比例P、积分I及微分D的上适当的配合，可使动态过程快速、平稳、准确，收到了良好的效果。
（2）PID控制适应性好，有较强的鲁棒性。
（3）PID算法以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
2.2 Smith控制工业生产过程中的大多数被控对象都具有较大的纯滞后性质。
被控对象的这种纯滞后性质经常引起超调和持续的振荡。
1957年，国外就对工业生产过程中纯滞后现象进行了深入的研究，史密斯提出了一种纯滞后补偿模型，由于当时模拟仪表不能实现这种补偿，致使这种方法在工业实际中无法实现。
随着计算机技术的飞速发展，现在人们可以利用计算机方便地实现纯滞后补偿。
因此，它在控制中得到了广泛的应用，并且和各种控制算法结合，形成了一些颇有实用价值的复合控制策略。
2.3解耦控制实际的控制系统大都是一个多变量的系统，从而或许存在一定的耦合。
由于关联的因素太多，各回路不能分开独立考虑，难以随时进行在线整定。
于是，基于多变量系统的解耦控制思想首先在Boksenbom和Hood的报告中被提了出来。
实现解耦控制的思想是通过解耦补偿器的设计，使解耦补偿器和被控对象组成的广义系统的传递函数为对角阵，从而把一个有耦合影响的多变量系统化为多个无耦合的单变量系统。
此后，该控制策略结合现代控制理论广泛用于过程控制系统。
2.4三种传统控制策略分析总结PID控制的显著特点是不适应有大时间滞后的控制现象，参数变化较大甚至结构也变化的控制对象；而Smith控制和解耦控制只是针对特定的系统有较好的应用效果，如Smith控制是对已知动态模型的时滞系统的有效控制方法，解耦控制对多变量的耦合系统有较好的适应性。
而且在系统复杂、环境复杂、控制性能要求高的工程实践中，许多传统控制策略由于设计方法，数学模型及算式过于复杂难以推广应用。
于是这些传统控制常与自适应控制、模糊控制、预测调制、遗传算子、人工神经网络控制等先进控制手段合理搭配来实现工程应用要求，这不失为一条有效途径。
3、现代控制策略发展3.1自适应控制实际上，复杂的工艺过程往往具有不确定性（如环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性等）。
对于这类生产过程，采用之前介绍的PID常规控制方案往往不能获得令人满意的控制效果，甚至还可能导致整个系统失控。
为了解决在被控对象的结构和参数存在不确定性时，系统仍能自动地工作于最优或接近于最优的状态，就提出了自适应控制。
自适应控制是建立在系统数学模型参数未知的基础上，在控制系统运行过程中，系统本身不断测量被控系统的参数或运行指标，根据参数或运行指标的变化，改变控制参数或控制作用，以适应其特性的变化，保证整个系统运行在最佳状态下。
一个自适应控制系统至少应包含有以下三个部分：（1）具有一个检测或估计环节，目的是监视整个过程和环境，并能对消除噪声后的检测数据进行分类。
通常是指对过程的输入、输出进行测量，进而对某些参数进行实时估计。
（2）具有衡量系统控制优劣的性能指标，并能够测量或计算它们，以此来判断系统是否偏离最优状态。
（3）具有自动调整控制器的控制规律或参数的能力。
从应用的角度来讲，自适应控制系统可分成两大类:模型参考自适应控制和自校正控制。
模型参考自适应控制是在控制器一控制对象组成的闭环回路外，再建立一个由参考模型和自适应机构组成的附加调节回路。
其特点为：对系统性能指标的要求完全通过参考模型来表达。
当运行过程中对象的参数或特性发生变化时，误差进入自适应机构，经过自适应规律处理，对控制器的参数进行适当的调整，使被控过程的动态特性于参考模型尽可熊的一致。
自校正控制系统也是有一个附加回路，这个回路由辩识器和控制器组成，其根据控制对象的输入和输出的信号在线估计对象的参数。
自适应控制是一种逐渐修正、逐步逼近期望性能的控制策略，适宜于控制模型和干扰变化缓慢的情况。
3.2鲁棒控制鲁棒控制理论自20世纪50年代发展开来，历经近20年的研究已经比较成熟，但实际的应用方面却不如人意。
所谓鲁棒性是指系统存在模型失配或受到扰动时仍能保持良好性能的能力。
而鲁棒控制的基本思想就是针对实际工作过程中，工作状况变化、外部干扰、系统故障等导致系统模型的不确定性，设计一个固定的控制器，是系统在模型扰动下满足控制品质。
但是，鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成。
一旦设计成功，就不需太多的人工干预。
另一方面，如果要升级或作重大调整，系统就要重新设计。
鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用，同时过程的动态特性已知且不确定因素的变化范围可以预估。
目前，鲁棒控制主要有两类方法：（1）代数方法:研究对象是系统的状态矩阵或特征多项式，讨论多项式或矩阵族的鲁棒控制。
（2）频域方法:基于传递函数互质分解的方法，设计相应的控制规律。
3.3H∞控制H∞控制理论起源于20世纪80年代初期。
加拿大著名学者Zames在其论文中引入H∞范数作为目标函数进行优化设计，从而标志H∞理论的诞生。
此后，H∞控制的发展和完善经历了几个重要阶段：（1）拿大学者Fracis和Zames 用古典的函数插值理论，给出了二最优化问题的最初解法。
（2）J.C.Doyle利用状态空间方法，对函数阵的状态空间内/外互质分解，将其降低成一个状态空间方法可解的范数问题，初步解决数学计算问题。
（3）1988年Doyle等人在全美控制年会上发表了著名的DGKF论文,证明了状态反馈H∞问题的求解方法可以通过适当的代数Riccati方程得到。
H∞控制的基本思想是对系统的频域特性进行整形而获得预期的特性。
H∞控制理论具有以下几个特点:第一，将经典频域设计理论具有一定的鲁棒性和现代控制理论状态空间方法适于MIMO多入多出系统的两个优点融合在一起，系统地给出了在频域中进行回路成形的技术和手段。
第二，给出了鲁棒控制系统的设计方法，并充分考虑了系统不确定性的影响，不仅能保证控制系统的鲁棒稳定性，而且能优化某此性能指标。
第三，采用状态空间方法，具有时域方法精确计算和最优化的优点。
第四，多种控制问题均可变换为控制理论的标准问题，具有一般性，适用于实际下程应用。
由于它弥补了控制理论在实际应用中的不足，及其模型本身所具有的广泛适用性，使其受到人们的普遍重视，已发展成为当今最重要的控制理论分支之一。
而且H∞控制已然成为了研究不确定系统鲁棒稳定性的重要下具，具有广阔的发展前景。
但为了使它真正成为实际系统设计的有效下具，仍有很多问题需要去解决，还需要做大量艰苦的理论工作和应用实践工作。
3.4预测控制实际工业过程具有非线性、时变性和不确定性，而且大多数工业过程是多变量的，难于建立精确的数学模型，其结构也往往往十分复杂，难以设计并实现有效的控制。
70年代以来，人们针对工业过程特点寻找各种对模型精度要求低，控制综合质量好，在线计算方便的优化控制算法。
预测控制是在这样的背景下发展起来的。
预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优控制策略。
它可以根据对系统动态特性的预先描述(信息)，提前对模型以后的失配、非线性或其他干扰等不确定因素进行弥补，从而减少偏差，获得较高的综合控制性能。
预测控制的种类很多，各类算法都有一些共同点，主要有三个基本特征：（1）预测模型：一个描述动态行为的基础模型。
（2）反馈校正：预测模型加反馈校正过程，使预测控制具有很强的抗扰动和克服系统不确定性的能力。
（3）滚动优化：即采用滚动式的有限时域优化策略。
预测控制具有：（1）对数学模型要求不高；（2）能直接处理具有纯滞后的过程；（3）具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力；（4）对模型误差具有较强的鲁棒性等优良性质。
因此，更加符合工业过程的实际要求，这是PID控制无法相比的，但应看到有关预测控制的理论研究仍落后于工业实际。
目前的预测控制算法普遍存在着模型精度不高，滚动优化策略少，反馈校正方法单调等问题。
如何突破原有的模型框架，利用所有可能获取的反映过程、未来变化趋势的动态信息，建立高精度的预测模型是提高模型预测精度的有效途径。
，因此有几个问题是有待于进一步解决的：（1）主要设计参数对稳定性、鲁棒性和其它控制性能的影响，给出参数选择的定量结果；（2）研究当存在建模误差及干扰时，预测控制的鲁棒性，并给出定量分析结果；（3）研究新的滚动优化策略；（4）建立有效的反馈校正方法；（5）进一步完善预测控制算法。
3.5模糊控制模糊控制是用模糊数学的知识模仿人脑的思维方式，对模糊现象进行识别和判决，给出精确的控制量，对被控对象进行控制。
1974年英国自动控制专家E.H.Mamdani教授成功地将模糊语言逻辑运用于工业过程，标志着模糊控制的诞生。
近40年来，模糊控制理论取得了很大的发展，例如模糊控制系统的结构分析、模糊控制系统的万能逼近能力、模糊控制系统的稳定性分析等。