近些年来,闭环系统辨识以及基于系统模型的预测控制一直是自动控制领域的研究热点之一。然而,目前在工业过程控制领域中,大约85%的回路仍然采用PID控制策略,预测控制在实际工业过程中的应用还不广泛。究其原因,主要有两方面：系统辨识得到的动态模型不够精确,利用辨识出的数学模型作为预测模型,预估的过程未来偏差不够准确,导致预测控制的实际效果还不如PID控制；另一方面,在预测控制中,不论是动态矩阵控制(DMC),还是广义预测控制(GPC),都存在待调参数较多,参数选取复杂,控制算法中含有高维矩阵求逆,计算量较大等问题,这都为预测控制在工程上的实现增加了难度。本文基于以上两点出发。在模型辨识上,由于大多数工业过程都需要处于闭环被控状态,本文采用适用于工业过程的继电反馈闭环辨识方法。在单变量预测模型的辨识上,经过大量的继电反馈试验分析与推理,本文改进了一阶惯性纯滞后模型参数辨识公式。在饱和继电反馈下,改进的辨识公式能够准确的辨识出被控对象的模型参数,即使辨识过程中存在一定的测量噪声,辨识精度依然较高,满足工业应用要求；由于大部分工业过程都是多变量系统,所以本文采用分散继电反馈,将单变量继电反馈辨识推广至多变量继电反馈辨识,并根据分散解耦得到对应回路的等效传递函数,减小了回路间的耦合作用；在预测控制的工程实现上,预测函数控制由于其控制算法简单,在线计算量小等特点,非常适用于工业过程中。本文利用继电反馈闭环辨识的结果,在西门子集散控制系统APACS+上设计预测函数控制器,仿真结果显示,不论在单变量系统还是多变量系统中,预测函数控制都能取得较好的控制效果,具有一定的工程应用价值。