石油、化工、冶金等传统流程工业是我国以信息化带动工业化,走新型工业化道路要重点改造升级的产业领域,而实现全生产过程的网络化控制是改造升级的主要方向之一。预测控制是流程工业领域使用最广泛且最有效的先进控制算法,已经成为处理复杂约束多变量问题的公认标准。但是,目前流程工业中应用的常规预测控制算法并无法处理传感器信号、控制器信号在网络环境下传输时必然会遇到的丢包、量化误差等问题。如果将采用常规预测控制算法的工业过程直接置于网络化控制模式下,必将对系统的控制品质造成不利影响,严重的甚至会对安全生产造成威胁。本论文以网络化控制系统为研究对象,以预测控制为基本方案,系统研究丢包、量化误差网络环境下的鲁棒预测控制方法。具体的研究内容主要有:1.研究了带有丢包的不确定量化网络控制系统的鲁棒约束模型预测控制。使用伯努利过程来模型化数据丢包的过程,引入扇形界的方法处理量化误差。在控制器的设计过程中,采用了非并行分布补偿控制的方法。结合松弛矩阵和拓展非二次型李雅普诺夫函数,得到具有更低保守性的能够保证系统稳定的条件。利用线性矩阵不等式工具,在无限时域内将最小-最大的优化问题转换为求解最小化性能指标函数。以工业中的连续搅拌反应釜系统为例,验证了所提方法的有效性。2.研究了丢包网络环境下不确定系统的鲁棒约束预测控制离线算法。采用伯努利过程对数据丢包进行建模。由于在线算法具有很高的计算量需求,提出了一种基于椭圆不变集的离线算法。通过一组状态初值建立一个个嵌套的椭圆集合,每个椭圆集合对应不同的控制律。当在线解决优化问题时,寻找包含当前状态的最小椭圆,并应用对应椭圆上的控制律。以工业中的连续搅拌反应釜系统为例,验证了离线算法的有效性,也能够很好地保证闭环不确定网络控制系统渐近稳定。3.研究了量化网络环境下不确定线性时变系统的输出反馈预测控制。首先采用对数量化器描述系统中的随机丢包过程,由此建立了丢包网络环境下的线性时变网络控制系统的数学模型,并离线设计了状态观测器。然后,基于预估状态,通过将无穷时域控制作用参数化为一个自由控制作用加一个线性反馈律得到输出反馈预测控制方法。此外,构建了在线更新误差椭圆集合的基本方法,满足了约束条件下输出反馈预测控制保证稳定性的要求。最后,以耦合弹簧质量系统为例,验证了输出反馈预测控制算法的有效性。