一般所谓预测控制包括来自工业控制、自适应控制及内模控制(Morari 1982,Internal Model Control）等多方面研究成果，统称为模型预测控制(Model-Based Predictive Control，简称为MBPC)，或基于模型的控制;为解决理论与应用之间的脱节，控制理论的研究从不同的角度有不同的思路，提出不同的理论和方法，比如基于输入输出数据的系统辨识或参数估计；预测控

线性代数问题是科学技术中最常见的问题，矩阵在工程数学中应用得非常广泛，因此学会创建出自己想要的矩阵是非常重要的，本文讲解利用MATLAB创建常用的矩阵。函数使用说明创建一个n*m的零矩阵创建一个n*m的幺矩阵A=eye(n)创建一个n*n的单位矩阵c向量为H矩阵的第一列元素取值，r向量为H矩阵的最后一行元素取值A=diag(v)生成主对角线元素为向量v的对角矩阵Av=diag(A)返回矩阵A的主对

判断(A,b)能控性。若完全能控，进入下一步；若完全不能控，则不能进行所有极点配置。给定一个n维单输入连续时间线性时不变受控系统。给定单输入3维连续时间线性时不变受控系统为。,求满足极点配置要求的状态反馈矩阵。和上一个程序运行的结果相同。和一组任意的期望闭环特征值。计算能控规范形变换矩阵。计算有期望闭环特征值。

动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control，DMC）起源于20世纪70年代，是一种基于数学模型的先进控制算法，在化工、电力、冶金、制药等领域得到了广泛的应用。传统控制算法主要是基于PID控制器，但对于复杂的动态过程，PID控制器并不能提供良好的控制效果。相比之下，DMC控制算法的控制性能更好，可以适应更为复杂的过程控制。 DMC是一种基于阶跃响应的预测控制算法，因而适用于渐进稳定的

串联超前校正的实质是将超前网络的最大超前角补在校正后系统开环频率特性的截止频率处，提高校正后系统的相角裕度和截止频率，从而改善系统的动态性能。本篇文章将一一说明如何用matlab设计超前校正装置。