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针对复杂工业非线性系统的建模和控制问题，本文主要研究基于多模型插值的变参数线性(LPV)模型辨识算法，并以两个典型的工业过程:循环流化床锅炉及高纯度分馏塔作为研究对象，验证所提建模方法在非线性系统辨识和控制方面的有效性和实用性。 论文主要工作有: (1)研究基于多模型插值的单工作点变量LPV模型辨识算法。该LPV模型采用多工作点局部线性模型插值构成，具有全局稳定、工作点变量选择灵活和兼顾实际对象运行特性等优点。以电厂工业循环流化床锅炉为对象，施行现场辨识与控制仿真。采用蒸汽流量作为工作点变量，建立不同权重函数下单工作点变量LPV模型，进行全过程模型预测控制(MPC)仿真及局部控制器投运，较好地满足了蒸汽负荷变化条件下锅炉燃烧状态的优化控制目标。 (2)为解决工业系统非线性程度高和操作轨迹复杂等问题，拓展LPV模型的双工作点变量形式。研究以二维线性函数、多项式函数、高斯函数作为权重函数的模型辨识算法。建立高纯度分馏塔的双工作点变量LPV模型，仿真对比不同权重函数下各模型的输出和阶跃响应拟合效果。仿真表明所建LPV模型能够反映分馏塔系统在整个操作轨迹上的运行特性。 (3)针对操作轨迹无稳态系统，提出基于过渡过程实验的LPV模型辨识策略，引入多种非线性寻优算法优化局部线性模型及权重参数。以高纯度分馏塔作为研究对象，建立其过渡过程实验条件下不同权重函数的LPV模型。所建模型的输出和阶跃响应获得了良好的拟合效果。通过分析各个权重函数的优劣，为后续研究给出了新的思路。