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针对实际生产中扰动的时变性，提出了一种扰动自适应的鲁棒预测控制（RAMPC）算法以提高扰动抑制性能。采用时间序列（ARMA）模型在线辨识系统的不可测扰动，通过基于多次迭代思想的递推辨识算法（multi-iteration pseudo-linear regression，MIPLR）来保证在线辨识的质量和收敛速度。考虑到数据与辨识模型的不确定性，改用rain-max形式描述MPC算法的控制作用优化命题，并将在线辨识过程中的误差数据引入min-max命题，使在线辨识与控制作用鲁棒优化求解紧密结合起来，提高算