模型预测控制算法由于具有模型预测、滚动优化、反馈校正的鲜明特点,成为目前公认的处理复杂过程多变量约束控制的有效算法。本文从机理模型特点出发,研究了非线性模型预测控制算法的动态无偏性和多目标稳态优化技术,构造出了带观测器的双层结构无偏预测控制算法,并以典型的单元装置精馏塔模型为实例进行了控制性能的分析。本文的主要内容和创新点包括：针对机理模型预测控制算法的特点,提出了一种具有无偏性的模型预测控制算法。该算法通过对状态进行增广建立扰动模型,设计扩展卡尔曼观测器实现对增广状态的估计,通过引入的扰动模型的观测实现无偏控制。预测控制算法的动态优化采用有限元正交配置法将优化命题进行离散化,进而将动态优化命题转化为非线性规划问题,采用Radau点作为配置点保证了模型离散化的精度。针对工业应用中的需求,采用目前普遍使用的线性双层预测控制算法的结构,提出了一种针对机理模型的多目标分层稳态优化算法。该算法按优先级别分别对系统的可行性进行分析,对经济目标和工作点进行优化；通过优化求解上一级优化子命题,将求解出的输入输出的可行域作为约束施加到下一级优化子命题中,从而保证级别高的优化目标优先满足。以CSTR对象仿真验证算法的有效性。在对精馏塔机理模型仿真分析的基础上,提出了一种实现精馏过程双组分控制的预测控制方案。采用基于机理模型的双层结构预测控制算法,利用扩展卡尔曼观测器通过温度观测组分,实现组分的估计与快频校正,同时结合组分自身的慢频校正共同修正组分。对精馏塔模型进行进料量、进料组分改变下的扰动仿真和轻组分热容改变下的模型失配仿真,仿真结果表明该控制系统不仅能够实现无偏控制,同时具备良好的抗扰性和鲁棒性。