预测控制

AI 预测控制是 模型预测控制 这一先进控制策略与 人工智能 技术的深度融合。它代表着工业控制从自动化走向智能化的重要演进。

核心概念：当“预言家”成为“决策者”

AI 预测控制 就是将这个“展望前方”的能力，交给了AI模型。

• 预测：使用AI模型（如深度学习、强化学习）来预测被控系统未来的行为。这个预测基于系统的历史数据和当前状态。

• 优化：在满足各种约束（如物理极限、安全边界）的前提下，计算出一系列最优的控制动作，使得系统在未来一段时间内的性能（如能耗、产量、质量）达到最佳。

• 滚动执行：只执行第一个最优控制动作，然后在下一个时刻，根据最新的测量数据重新进行预测和优化，形成一个“滚动优化、反馈校正”的闭环。

与传统控制的根本区别

特性	传统控制	AI 预测控制
核心思想	基于当前和过去的误差进行反应式补偿。	基于对未来动态的预测进行前瞻式优化。
模型依赖	不严格要求模型，依赖控制器参数整定。	强烈依赖模型（AI模型是其核心）。
处理约束	困难，需要外挂逻辑。	天然优势，可以将约束直接写入优化问题。
适用系统	线性、动态响应快的系统。	非线性、大滞后、多变量耦合的复杂系统。

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