模型預測控制
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模型預測控制(Model predictive control、MPC)是過程控制中,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[1]以及電力電子學中[2]。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[3]。
廣義預測控制(Generalized predictive control,簡稱GPC)以及動態矩陣控制(dynamic matrix control,簡稱DMC)都是典型模型預測控制的例子[4]。