问：模糊预测控制
- 答：预测控制是一种在工业控制中被广泛运用的控制方法。它产生于60－70年代，其产生的背景是：（1）传统的最优控制通过全局优化以实现反馈控制的计算，但是在工业现场中可能存在上千的控制变量，这样导致最优控制的计算规模很大，以至于无法实现。（2）工业实践中往往具有很多干扰因素，很难得出确定性模型。（3）工业中往往需要实时控制，有时并不需要全局的优化控制。需要当前局部的控制决策。在这样的背景下预测控制应运而生。它的特点在于：采用各种模型建模（参数和非参数模型），从而适应工业现场的复杂模型；并且采用局部优化策略，对优化窗口不断滚动，对实际输出和模型输出不断比较并反馈校正，以实现跟踪参考值。其意义在于：由于采用了有限优化窗口，使得优化计算量大大减小；同时采用滚动策略，在局部优化的基础上实现了全局的优化；同时利用反馈校正，解决了系统干扰等不确定问题。
预测控制从诞生至今，经历数十载。无论在工业现场还是在理论研究方面，已经是非常成熟的控制技术了。现在对于其他领域也有着不同程度的渗透。比如金融预测、模糊预测、神经网络预测。目前市场出现的预测控制软件包都是非常昂贵的，国内交大和浙大都有相应的研究产品。
预测控制在传统意义上具有三大要素：（1）预测模型（2）滚动优化（3）反馈校正。其思想的精髓是：“随机应变，灵活变通”！把长远优化看成近期优化的不断滚动。
问：模型预测控制的应用前景
- 答：预测控制理论虽然在上个世纪70年代就已提出，在工程实践中也有成功应用的案例，但是经过了近四十年的发展，还有很多问题值得更深入的探索和研究。
1)预测控制理论研究。预测控制的起源与发展与工程实践紧密相连。实际上理论研究迟后于实践的应用。主要设计参数与动静态特性，稳定性和鲁棒性的解析关系很难得到。且远没达到定量的水平。
2）对非线性，时变的不确定性系统的模型预测控制的问题还没有很好的解决。
3）将满意的概念引入到系统设计中来，但满意优化策略的研究还有待深入。
4）预测控制算法还可以继续创新。将其他学科的算法或理论与预测控制算法相结合，如引入神经网络、人工智能、模糊控制等理论以更加灵活的适应生产需要。
从模型预测控制理论和实践的飞速发展来看，预测控制已经存在大量成功的工业应用案例，一些线性预测和非线性预测工程软件包已经推出和应用。传统预测控制理论研究日臻成熟，预测控制与其他先进控制策略的结合也强益紧密。预测控制已成为一种极具工业应用前景的控制策略。
问：模糊语之研究
- 答：可能 也许 大概 大约 差不多 不排除 估计 好象
