对未知非线性系统，研究综合利用预测控制和无模型自适应控制各自优点的无模型自适应预测控制(Model Free Adaptive Predictive Control, MFAPC)，也就是说，研究仅利用闭环系统I/O数据的非线性系统的预测控制方法，实现对某些无法获取较精确数学模型的被控系统的稳定控制，对于非线性系统控制理论的发展和将理论在工业控制中实践都非常重要。

利用等价的动态线性化数据模型方法，结合不同预测控制设计思想，可以给出不的预测控制方法，如无模型自适应控制与函数预测控制相结合的无模型自适应函数预测控制方法、无模型自适应控制与PI控制相结合的无模型自适应预测PI控制方法、无模型自适应控制与动态矩阵控制相结合的无模型自适应动态矩阵预测控制等。这些方法目前仅处于部分被控对象的实验仿真阶段，但都取得了良好的实验结果。无模型自适应预测控制算法，综合了无模型自适应控制的仅利用被控系统输入输出数据不需建立被控系统模型，和预测控制的预测未来时刻的输入输出的特点，是一种数据驱动的非线性系统自适应预测控制方法，与己有的基于模型的自适应预测控制方法相比，具有更强的鲁棒性和更广泛的可应用性。 2100433B