控制过程设定曲线PFC1PFC2PFCn控制器调度过程输出多模型PFC控制系统示意图2.1模型匹配程度的判定采用多模型PFC控制，很重要的一点是何时进行模型切换。根据工程经验，不妨假设系统刚运行时，其传递函数为G1，而实际传递函数为1G′，可采用下列方法判断模型是否失配。
如果J≤C（C为某一常数，可根据工程经验来确定），则表明模型基本匹配，否则模型失配，必须进行切换。这里需要指出，因预测函数控制的自适应性较强，对系统参数的精度要求不高，因此只要C取得不太大，控制效果总能够满足工程要求。
系统参数的辨识不妨假设当采用传递函数为G1时，系统从开始运行到K时刻，在这段时间内，所计算的J1≤C；运行到K+1时刻时，计算的J1>C，说明模型已经失配。此时利用从K+2-N时刻到K+1时刻这N个时刻的输入输出数据对系统进行辨识，假设辨识得到的传递函数为G2。也就是说，系统在K+1时刻进行切换，且切换后的模型函数为G2，利用G2作为新的预测模型，采用PFC对系统进行控制，如此下去，直到系统运行结束。不难理解，若所辨识的模型函数精度较高，*起码在K+2-N到K+1这N个采样周期内，利用G2作为预测模型，计算得到的J 前面提到，在短时间内，许多工业控制系统可用一阶惯性加滞后环节来表示其传递函数。针对这样的系统，参数辨识的方法有多种，如*小二乘法、频域法、极大似然法等等，各有优缺点。为了克服辨识过程中的“数据饱和”现象，这里选用带有变遗忘因子的递推*小二乘法对系统的参数进行在线辨识<10>。
这里，ρ的数值随着系统动态特性的变化适时地进行调整，当系统有突然变化时，选择较小的ρ来提高灵敏度；当系统趋于稳定时，选择较大的ρ，以增强记忆长度，变遗忘因子递推*小二乘法的计算公式如下：ε（i）为测量值与估计模型计算值之间的残差。根据N个时刻的输入输出数据及上述公式，可以辨识出该段时间内系统的传递函数。
系统控制过程的进一步研究由上述辨识方法求出新的预测模型，采用PFC对系统进行控制。同样，在每一采样时刻，根据公式（11）计算匹配程度性能指标J，若J≤C，则表明此时模型失配程度较小，该模型还可继续使用，否则应立即重新辨识。重复这样的过程，对系统进行控制，直到系统运行结束。为了便于理解，现将整个系统的控制过程用流程图表示，详。
NYNY开始设定初始传递函数及各参数利用N个数据辨识Gi（s）i=i+1PFCi控制Ji≤C运行结束
