预测控制简单来说到底什么意思？

预测控制是近年来发展起来的一类新型的计算机控制算法。

预测控制的基本特征：

1.包括有建立预测模型方便；

2.采用滚动优化策略；

3.采用模型误差反馈校正。

这几个特征反映了预测控制的本质，也正是这个控制算法和其他算法的不同之处。抛却它错综复杂的科学原理，我们可以借助一个例子帮助大家理解什么是预测控制。

如果你用电脑控制油门和刹车，你可以控制速度。普通PID控制会面临两个问题。

首先，这是一阶系统，这意味着当控制错误达到0时，我们的系统输入必须仍然处于一定的位置，不能返回为零。首先，我们要把焦点放在I组件上，或者我们必须在控制器的后面放一个积分器。

第二，这个系统延迟非常大。如果你想让系统及时刹车，控制系统的控制频率应该不小于10Hz。但是，汽车的加速度比较慢，这意味着要大幅调整速度，如果你不使用非常激进的控制策略，你就得花5 - 10秒甚至更长时间。

结合这两个特性，您将发现您的系统正面临巨大的系统延迟。

对于这种可怕的延迟，通常只有两种解决方案。

首先，通过保守控制算法，控制增益设置相对较小。只要整个系统的自然周期明显大于延迟，就能极大地抑制系统延迟所引起的脑震荡。然而，其缺点是显而易见的，即系统控制效率很低，响应速度较慢。

其次，采用模型预测控制，并在预测周期后根据系统响应合理计算控制量。预测控制具有适应复杂生产过程控制的特点，所以预测控制具有强大的生命力。

总之，随着预测控制在理论和应用两方面的不断发展和完善，可以预言，它必将在工业生产过程中发挥出越来越大的作用，展现出广阔的应用的前景。

我们来举个例子，通常我们做一件事情的时候，由于不可预测的未来，以及无法预判的结果，常常我们都说边做边看吧，这时候的边做边看，就是预测控制，我么也可以把它看成是一个实时升级的最优控制权。

据我所知，在我们使用最优控制问题求解时，往往需要几个因素，那就是初始值、模型、约束和目标函数，然后工作就是求解这个最优化问题，最优解将用于许多数学方法，但最终目的地是相同的。值得注意的是，最优控制是一种短命的业务，从上面的例子可以看出，具有初值、模型、约束和目标函数，最优解是确定的，无论系统发生什么情况后，干扰、不确定性等，只能按照最优方案来处理。

但我觉得这不是预测控制，它的计算过程是在一个点上，以当前状态为初始模型，结合约束和目标函数最优解，在有限时间内最优解是有限时间控制问题，在获得最优解后，只需在控制一瞬间，将控制作用于系统后，收集系统此时的状态，进而求解最优问题。

我觉得这样的最大的优点是处理系统中可能存在的干扰和噪声等不确定性问题，提高了系统的鲁棒性。但缺点是对模型要求的精度，一个模型的设想，如果每次出最优控制都很差，最终的结果会很好。

总结：

我觉得这就像我们常说的“走一步，看一步”。到目前为止，为自己选择最好的方式。然后我们可以重新评估我们的最佳实践，直到下一次。但要做到这一点，你必须对自己有一个全面的了解，否则你可能认为最好的解决办法可能是最糟糕的。