摘要：控制系統中存在的不確定性為其性能優化帶來諸多問題.自適應控制和魯棒控制是針對系統存在的不確定性而采取的不同設計策略;前者沒有充分考慮系統的未建模動態,而后者往往是針對不確定的最大界而設計,具有較強的保守性.本文試圖將自適應控制和魯棒控制的策略相結合,提出了一種在模型預測控制中利用未來不確定信息的對偶自適應模型預測控制策略.該策略將系統中由未建模動態引起的不確定性參數化表達,并為其設定邊界約束,作為優化問題中新的約束,在優化控制目標的同時減小系統不確定性對控制的影響.仿真結果表明,本文提出的算法較傳統自適應模型預測控制算法,對于系統存在的不確定性由于在迭代過程中采用參數化描述,得到了更好的系統性能,且具有更好的收斂性.