MPC（Model Predictive Control）是一种结合了模型预测控制理论与优化算法的先进控制策略，主要用于解决多变量、多约束系统的实时优化控制问题。以下是关于MPC系统的综合说明：

一、基本原理

基于模型的预测

MPC通过建立系统的数学模型，预测未来状态，并在有限时间步内优化控制信号，以最小化预设的性能指标（如能耗、误差等）。

滚动优化与反馈控制

采用滚动优化方法，在每个控制周期内重新优化控制策略，结合前馈（模型预测）和反馈（实际测量）信息，实现动态调整。

二、核心特点

多变量与多约束处理

适用于工业过程控制、自动驾驶、机器人运动控制等复杂系统，可同时满足多个约束条件（如能量限制、安全边界等）。

数据驱动与模型无关

新型MPC方法（如基于神经网络的MPC）可仅依赖测量数据隐式建模，降低对精确系统模型的依赖，增强鲁棒性。

实时性与灵活性

能够快速响应系统变化，适应动态环境，适用于需要高频次调整的场景。

三、应用领域

工业自动化

如化工过程控制、电力系统优化、机械系统调校等。

汽车技术

在自动驾驶中预测车辆轨迹，调整转向、加速等控制信号，提升行驶稳定性。

新能源与分布式系统

用于光储系统容量配置、电网调度等场景，优化能源利用效率。

四、典型算法与技术

动态矩阵控制（DMC）：

基于系统阶跃响应曲线，解决约束控制问题。

神经网络增强MPC：通过实时近似非线性系统，降低通信不足的影响。

五、系统组成

通常包括状态估计模块、优化算法模块和控制执行模块，需结合硬件（如PLC、传感器）实现实时控制。

MPC凭借其理论基础和算法优势，已成为现代工业控制、智能系统等领域的重要技术手段。