Модель прогнозованого керування (MPC) має інший підхід. Замість того, щоб намагатися контролювати виміряну температуру, він підтримує симуляцію системи та використовує змодельовану температуру гарячого кінця для планування оптимальної вихідної потужності. Симуляція не має шуму та затримки, що забезпечує майже ідеальний контроль.
Модель прогнозного управління (MPC) є методика оптимального керування, в якій розраховані керуючі дії мінімізують функцію вартості для обмеженої динамічної системи на кінцевому горизонті, що зменшується.. На кожному кроці часу контролер MPC отримує або оцінює поточний стан установки.
Ідею цього підходу можна пояснити на прикладі водіння автомобіля. Водій дивиться на дорогу попереду і, враховуючи поточний стан і попередню дію, прогнозує свою дію на деяку відстань попереду, яку ми називаємо горизонтом передбачення.
На відміну від ПІД-регуляторів, які зазвичай керують системами з одним входом і одним виходом (SISO), MPC може обробляти кілька входів і виходів (MIMO) одночасно, оптимізуючи загальну продуктивність процесу.
Оптимальне керування, як правило, відноситься до керування з відкритим контуром, тоді як MPC є керуванням із замкнутим контуром: в обох методах ви використовуєте модель для прогнозування поведінки системи. При оптимальному керуванні ви обчислюєте послідовність вхідних сигналів, які керують цією системою.
MPC розв’язує онлайн-алгоритм оптимізації, щоб знайти оптимальну керуючу дію, яка спрямовує прогнозований вихід до еталонного. ГДК може обробляти системи з декількома входами та кількома виходами, які можуть взаємодіяти між своїми входами та виходами. Він також може обробляти вхідні та вихідні обмеження.