不对称系统在现实生产过程中是一类强非线性控制系统。它在输入作用方向相反的情况下,其稳态值和过渡过程完全不同,并且它在平衡点附近的不对称动态特性也非常明显。因此由该系统的线性化模型来设计的控制器,其控制性能很不理想,而且其控制品质得不到保障。不对称系统预测控制(Unsymmetrical Process Predictive Control)是在预测模型控制的基础上,利用模型预测控制在线滚动优化和反馈自校正等方面的优点,来克服不对称受控对象本身存在的外界扰动、建模误差、参数摄动等因素的影响,通过对正负控制器控制性能指标的比较,确定最终的控制作用,最后达到预期的控制目标的一种控制算法。模型预测控制(MPC),不仅能够解决系统所受到的输入、输出及状态的约束,而且还能够对受控对象进行优良的控制,因此它被广泛地应用到实际工业生产中,并在学术界得到推广和研究。本文的主要研究成果包括如下两个部分:第一,针对一类不对称非线性系统,在状态不可测的情况下,设计了输出反馈预测控制器。由于传统的预测控制方法的控制效果不佳,现实中状态反馈不如输出反馈容易实现,因此,本文采用输出反馈预测控制方法,对具有不对称性的系统模型进行修改。通过系统正反控制器性能指标的比较确定最终采用的控制输入,并且将实际的控制输入通过反馈形式纳入到下一步控制律的求解中。第二,针对一类时滞不确定非线性系统,基于预测控制滚动优化原理,设计出该系统的预测控制输出反馈控制器。采用线性化思想将控制器的设计问题转化为一个受线性矩阵不等式约束的非线性规划问题,并通过该线性矩阵不等式的可行解得到输出反馈控制器的构造方法。然后通过性能指标的最优化选择,得出最适合的控制输入,保证该系统以最快的速度达到稳定。最后利用仿真实例证明了该方法的有效性。