模型预测控制是近年来发展起来的一类新型的计算机控制算法。由于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略,因而控制效果好,适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程,所以它一出现就受到国内外工程界的重视,并已在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。现在比较流行的预测控制算法包括有：模型算法控制(MAC)；动态矩阵控制(DMC)；广义预测控制(GPC)；广义预测极点(GPP)控制；内模控制(IMC)；推理控制(IC)等等。本文主要是研究预测控制系统算法及其应用,在分析总结前人关于预测控制系统、发展历史和研究现状的基础上,研究了动态矩阵控制(DMC)的基本原理,DMC算法的在线工作,讨论了动态矩阵控制的参数设计与参数整定方法。考察了广义预测控制(GPC)的基本原理及广义预测控制的基本算法。本文提出了一种改进的DMC-PID串级控制的方法。该方法有较好的静态动态调节品质和很强的鲁棒性。通过仿真证明,采用DMC-PID串级控制算法,控制系统具有很强的抗干扰能力,明显改善了系统的动态响应能力。最后将该方法应用在蒸发器过热度系统上,且在Matlab中实现对DMC-PID串级控制系统的仿真。本文研究了一种改进的多变量广义预测控制算法,此算法具有隐式解耦的功能,即可以有效地克服传统分散控制、解耦控制的繁琐和缺陷。主要是在对单变量隐式广义预测控制算法仿真的基础上,通过将目标函数分散化和把输入/输出的交换影响前馈解耦,使多变量系统问题转化为单变量系统设计问题。利用MATLAB建立多变量隐式广义预测控制系统,对系统进行仿真。论文通过仿真实验验证了算法的有效性。仿真结果表明该算法在鲁棒性、跟踪性和抗干扰能力等方面都具有良好的性能,且能不稳定的“非最小相位系统”进行控制。