些算法以Ｃｌａｒｋ提出的广义预测控制(ＧＰＣ)ｔ４，目最具代表性、影响最大。在结构建模没有误差、且噪声强度不很大的条件下，ＧＰＣ不但能保证闭环稳定性，而且是一种性能优良的、适用面广的自适应算法。
虽然已有ＭＡＴＬＡＢ环境下专门进行模型预测控制的工具箱(ＭｖｃＴｏｏｌｂｏｘ)，但要想很好地应用模型预测控制，必须并不是一件简单的事情。如何利用工具箱去设计好一个所期望的模型预测控制器，也必须很好地将工具箱与模型预测控制理论结合起来，只有对理论融会贯通，同时结合工具箱所具有的子程序，才能发挥工具箱的功效。该文利用ＭＡｌｒＩＡＢ模型预测控制工具箱，就如何进行系统模型的辨识，控制器的设计与系统性能的分析给与详细的解读，其主要目的是根据理论具体分析利用模型预测控制工具箱进行各过程的设计、分析以及求解过程。文章最后给出实例。
２系统模型的辨识
为进行模型预测控制器的设计，首先需要进行系统模型的辨识，即根据系统的输入输出数据建立开环系统的模型。系统模型辩识的主要步骤分为两步：对输入输出数据进行预处理和根据处理后的输入输出数据进行系统模型的辩识。ＭＡＴＬＡＢＭＰＣ工具箱中对输入输出数据进行预处理提供的相应函数有：
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