本研究提出了一种学习基础的模型预测控制（LBMPC）方案，旨在提高系统性能并确保安全性。LBMPC通过统计识别工具和维护两个模型，在优化框架中实现安全与性能的分离。同时，研究探讨了基于神经网络的控制器设计，强调在未知系统模型下的闭环稳定性和控制性能。