智能预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它利用数学模型预测系统的未来行为，以决定控制动作。这种控制方法特别适用于处理具有约束条件的多变量系统，能够处理复杂的工业过程和自动化任务。智能预测控制结合了现代控制理论、计算机科学和优化技术，使得控制系统能够实时适应环境的变化并做出决策。

一、智能预测控制的基本步骤通常包括：

1、建模：首先需要建立被控对象的数学模型，这可以是基于物理原理的模型或者基于数据驱动的模型。

2、预测：使用该模型来预测在不同的控制输入下，系统未来一段时间内的状态和输出。

3、优化：在预测的基础上，定义一个性能指标（如优化误差、能耗等），并通过优化算法找到使性能指标合适的控制序列。

4、执行：从优化得到的控制序列中取出第 一个控制信号，将其应用于实际系统。

5、重复：在每个采样周期重复上述步骤，形成闭环控制。

二、智能预测控制的优势包括：

1、处理约束：MPC能够直接处理各种操作约束，例如设备的物理限制、安全边界等，确保系统运行在安全范围内。

2、多变量控制：适合处理多个输入和多个输出之间的复杂相互作用，优化整体性能。

3、鲁棒性：通过预测未来的系统行为，MPC能够对不确定性和扰动做出反应，提高系统的鲁棒性。

4、自适应性：MPC可以通过更新模型参数来适应系统特性的变化，实现自适应控制。

智能预测控制在许多领域都有广泛应用，比如化工过程控制、汽车自动驾驶、无人机导航、电力系统管理、机器人运动控制以及楼宇自动化等。