Model Predictive Control（MPC，模型预测控制）：一种控制方法，利用系统的数学模型在每个时刻预测未来一段时间内的行为，并通过求解优化问题选择当前要施加的控制量；通常能显式处理约束（如输入幅度、速度、温度上限等）。常见于过程工业、机器人、自动驾驶与能源系统等领域。
/ˈmɑːdəl prɪˈdɪktɪv kənˈtroʊl/
We use model predictive control to keep the drone stable.
我们使用模型预测控制来保持无人机稳定。
Model predictive control optimizes the control actions over a moving time horizon while respecting actuator and safety constraints.
模型预测控制在滚动的时间窗口内优化控制动作，同时满足执行器与安全约束。
该术语由三部分组成：model（模型）指用数学模型描述系统；predictive（预测的）强调用模型预测未来状态；control（控制）指根据目标调节系统行为。MPC在20世纪70年代首先在化工过程控制中得到广泛应用，随后发展为现代控制与优化的重要分支；其核心思想也常被称为receding horizon（滚动/后退时域）优化。
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