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针对未知参数系统的自适应预测函数控制，模型尚未辨识完成或外界干扰造成的模型不准确，会严重影响控制效果，并产生较大的超调和波动，由此，提出一类对偶自适应预测函数控制（Dual Adaptive Predictive Function Control，DAPFC）算法。在模型辨识的过程中，通过辨识误差的大小，利用对偶控制方法来调整原有自适应控制律，尽可能地获取未知参数信息并抑制由于模型失配造成的控制量的波动。改善了系统在模型失配时的控制效果，并具有较强的鲁棒性。仿真结果表明，该算法具有良好的控制品质。