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复杂的工业大系统,利用传统的模型预测控制(MPC)方法对其实施鲁棒性控制时,不可避免地产生因计算复杂而带来巨大的计算负荷问题.首先利用离散正交小波变换(DWT)的多尺度分解技术和解相关能力,将时域中得到的问题变换到多尺度域中,以简化问题的复杂性,并依此在多尺度域中建立起相应的动态模型;然后利用建立的多尺度模型给出一种能并行执行的多尺度模型预测控制算法,以确保系统的鲁棒性和稳定性;最后利用计算机仿真实验结果比较了传统的MPC方法和新的多尺度模型预测控制(MSMPC)方法在性能上的差异.