火电厂热工过程是一个复杂的非线性、时变、大延迟、大惯性系统。传统控制方法对其进行控制时遇到的困难主要来自于机组工况的大范围变动。将基于分解-合成原理的多模型方法与模型预测控制算法相结合，构建多模型预测控制策略来对热工过程进行控制，不失为解决其控制难题一个有效尝试。本文主要研究内容如下： 1．针对火电厂过热汽温系统大工况范围内的控制问题，设计了一种基于控制器切换的采用经典模型预测控制算法的多模型预测控制策略。该策略在若干典型负荷工况下建立多个固定子模型，然后根据各个子模型参数设计相应的主副控制器。其中副控制器选用P控制，主控制器则分别选用了动态矩阵控制（DMC）和广义预测控制（GPC）两种经典的模型预测控制算法。利用实际对象与子模型输出值的偏差对当前系统工况进行判断，从而切换至合适的子控制器运行。当系统变工况过程较为平稳时，设计了一种新的切换策略，使控制器切换过程更加平滑。通过对某超临界600MW直流锅炉过热汽温对象进行的仿真研究，验证了本章所提出的控制策略可以使过热汽温系统在工况大范围变化时保持良好的运行状况。 2．针对经典模型预测控制算法稳定性难以保证的问题，探讨了具有稳定性保证的约束模型预测控制综合方法。在以局部镇定控制器、终端约束集和终端代价函数为保稳定性三要素的设计框架下，提出了一种基于状态观测器的约束模型预测控制算法。算法将状态重构误差作为系统的一个有界扰动处理，进而构造了终端约束集和终端代价函数，算法稳定性同时得以证明。进一步针对实际系统可能出现的不确定性，讨论了一种综合考虑各种扰动的基于Min-Max性能指标的约束模型预测控制算法，该算法借鉴了Min-Max优化思想，通过对预测控制目标函数的“最坏情况”进行优化得到控制律，提高了系统对于不确定变化的鲁棒性。仿真实例验证各个算法的有效性。 3．将保稳定性的约束模型预测控制综合方法与多模型控制策略相结合，提出一种适用于火电厂热工过程控制的具有稳定性保证的约束多模型预测控制策略。该策略将系统的非线性模型在平衡点处局部线性化得到多模型集，然后根据系统状态，选择预测目标函数为无穷时域形式或有限时域形式。优化有限时域目标函数得到自由控制量，将状态驱动到终端区域内；优化无限时域目标函数则借鉴Min-Max原理，首先寻找一个二次型函数作为其上界，再对上界函数进行优化，得到状态反馈控制律驱动系统状态到达目标平衡点。将优化问题转化为线性矩阵不等式（LMI）问题进行求解。应用多Lyapunov函数法证明了闭环系统的稳定性。对火电厂机炉协调控制系统的仿真试验表明了该算法可以取得良好的控制性能。