MPC制御（えむぴーしーせいぎょ）

最終更新：2026/4/27

MPC制御は、将来のシステム挙動を予測し、その予測に基づいて最適な制御入力を決定する高度な制御手法である。

別名・同義語モデル予測制御最適制御

ポイント

モデル予測制御とも呼ばれ、制約条件を考慮した最適な制御を実現できるため、産業用ロボットや化学プラントなど幅広い分野で利用されている。

MPC制御とは

MPC（Model Predictive Control）制御は、システムの動特性モデルを用いて、将来のシステム挙動を予測し、その予測に基づいて最適な制御入力を決定する制御手法です。従来のフィードバック制御とは異なり、将来の挙動を予測することで、より高度な制御性能を実現できます。

MPC制御は、以下のステップで動作します。

モデルの構築: 制御対象のシステムを数学的に表現するモデルを構築します。このモデルは、システムの入力と出力の関係を表す数式で構成されます。
予測: 現在の状態と入力に基づいて、将来のシステム挙動を予測します。この予測には、構築したモデルが用いられます。
最適化: 予測された将来の挙動に基づいて、最適な制御入力を決定します。この最適化は、通常、ある目的関数を最小化する問題として定式化されます。目的関数は、システムの性能指標（例：誤差の最小化、エネルギー消費の最小化）を表します。
実行: 決定された制御入力をシステムに適用します。

これらのステップを繰り返すことで、システムは常に最適な制御状態を維持しようとします。

MPC制御には、以下のような利点があります。

MPC制御は、以下のような分野で応用されています。