多年来预测控制在复杂工业过程中所取得的成功,已充分显现出其处理复杂约束优化控制问题的巨大潜力。随着科学技术的进步和人类社会的发展,模型预测控制被能源、汽车、无人机等领域所广泛采用,这些领域对系统噪声更为敏感,要求控制器在完成控制目标的同时,以最小的保守性抵抗噪声的影响。本文从被控系统中同时出现确定性噪声、随机噪声和模型失配的无偏跟踪问题展开,取得了以下研究成果:·不确定系统无偏跟踪方面,提出了一种基于线性失配模型的无偏模型预测控制算法,该算法适用于同时包含有界随机约束和有界确定约束的非线性系统(以及线性失配系统)。为了在满足约束条件下实现输出期望对分段常量的无偏跟踪,该算法用不同的模型来分别处理目标函数(利用干扰观测模型)和约束(利用失配预测模型)。同时,为了减少算法的保守性,本节算法控制律设计结合了状态反馈控制律和干扰仿射反馈控制律。为了提高收敛的概率,针对该算法的控制律重新设计了跟踪不变集。为了保证递归可行性,该算法提出了一种迭代算法来计算递归可行域。最后,优化控制问题(OCP)被转化为现有求解器可高效求解的半正定规划(SDP)问题,并且在连续搅拌釜(CSTR)系统上进行了仿真,对比现有的几种算法,展示了提出算法的优势。·可行域求解方面,提出了一种基于多参数规划的算法,用于计算包含线性矩阵不等式约束和不等式约束的OCP的可行域。根据向量内积的几何意义,可计算从可行域到超单位球面坐标向量的投影向量的最大长度,则最优解是可行域的顶点之一。在计算所有顶点之后,计算这些顶点的凸包就得到了可行域。仿真结果表明,该算法避免了优化器的非单一性问题以及投影算法遇到的内存消耗问题,且对于低维可行域计算格外有效。·系统约束设计方面,针对非方不确定系统,利用系统的可操作性和区间控制思想,在双层结构预测控制中的稳态目标计算层,提出了一种输出约束的鲁棒设计方法。通过该方法设计的输出约束,保证了MPC控制器在稳态目标计算层求解的可行性,使过程得以工作在经济最优点。同时,提出了一种系统可行性检验的方法,能够检验非方不确定系统稳态目标计算的可行性。通过从低维到高维的仿真实例,验证了这种方法的可行性。