预测控制或称为模型预测控制（MPC）是仅有的成功应用于工业控制中的先进控制方法之一。
各类预测控制算法都有一些共同的特点，归结起来有三个基本特征：（1）预测模型，（2）有限时域滚动优化，（3）反馈校正。这三步一般由计算机程序在线连续执行。
预测控制是一种基于预测过程模型的控制算法，根据过程的历史信息判断将来的输入和输出。它强调模型的函数而非模型的结构，因此，状态方程、传递函数甚至阶跃响应或脉冲响应都可作为预测模型。预测模型能体现系统将来的行为，因此，设计者可以实验不同的控制律用计算机仿真观察系统输出结果。
预测控制是一种最优控制的算法，根据补偿函数或性能函数计算出将来的控制动作。预测控制的优化过程不是一次离线完成的，是在有限的移动时间间隔内反复在线进行的。移动的时间间隔称为有限时域，这是与传统的最优控制最大的区别，传统的最优控制是用一个性能函数来判断全局最优化。对于动态特性变化和存在不确定因素的复杂系统无需在全局范围内判断最优化性能，因此这种滚动优化方法很适用于这样的复杂系统。
预测控制也是一种反馈控制的算法。如果模型和过程匹配错误，或者是由于系统的不确定因素引起的控制性能问题，预测控制可以补偿误差或根据在线辨识校正模型参数。
虽然预测控制系统能控制各种复杂过程，但由于其本质原因，设计这样一个控制系统非常复杂，要有丰富的经验，这也是预测控制不能预期那样广泛得到应用的主要原因。
预测控制适用于先进过程控制（APC）和监督控制场合，其控制输出作用主要是跟踪设定值的变化。但预测控制并不能很好地处理调节控制难题。
模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，已在炼油、化工、冶金和电力等复杂工业过程控制中得到广泛的应用。模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。
预测控制算法种类较多，表现形式多种多样，但都可以用以下三条基本原理加以概括：①模型预测：预测控制的本质是在对过程的未来行为进行预测的基础上，对控制量加以优化，而预测是通过模型来完成的。②滚动优化 ：预测控制的优化，是在未来一段时刻内，通过某一性能指标的最优化来确定未来的控制作用，这一性能指标涉及到系统未来的行为，并且在下一时刻只施加当前时刻控制作用，它是在线反复进行的，而且优化是有别于传统意义下的全局优化。③反馈校正 ：预测控制是一种闭环控制算法，用预测模型预测未来的输出时，预测值与真实值之间存在一定的偏差，只有充分利用实际输出误差进行反馈校正，才能得到良好的控制效果。
目前，预测控制的研究范围主要涉及到以下方面，
(1)对现有基本算法作修正。如引入扰动观测器，采用变反馈校正系数等。
(2)单变量到多变量的推广。把只适合于稳定对象的算法推广到非自衡系统，把预测控制的应用范围推广到非线性及分布参数系统。
(3)优化目标函数的选取。如采用最小方差的目标函数、二范数的目标函数、无穷范数的目标函数等。
(4)预测模型的选取。尤其是在非线性预测控制中，非线性预测控制要比线性预测控制复杂得多。因而，目前研究主要集中在特殊的非线性模型，如Wiener模型，Bilinear模型、广义Hammerstein模型、Volterra模型等。
(5)引入大系统方法，实现递阶或分散的控制算法。
(6)将基本控制算法与先进的控制思想与结构相结合，如自适应预测控制、模糊预测控制、鲁捧预测控制、神经网络预测控制等。
目前，预测控制的应用几乎遍及各个工业领域，如：炼油、石化、化工、造纸、天然气、矿冶、食品加工、炉窑、航空、汽车等。其中全世界采用了以预测控制为核心的先进控制算法已经超过5000多例。国外著名的控制工程公司都开发研制了各自的商品化软件。预测控制的软件产品至今已走过了三代。第一代产品主要以Adersa公司的IDCOM和Shell Oil公司的DMC为代表，可处理无约束的预测控制问题。第二代以Shell Oil公司的QDMC为代表，它增加了处理输入输出有约束的多变量对象的技术。而目前的第三代产品，主要有Aspen公司的DMC plus和Honeywell公司的RMPCT,以及浙大中控软件公司的Adcon等，都已在炼油、化工、石化等工业生产过程中应用。
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