非线性特性广泛存在于实际的工业生产过程中。对于强非线性对象，必须用非线性系统理论进行分析和研究才能得出正确的结论。将预测控制对线性系统的良好控制效果推广到非线性系统，是当前控制理论界的研究热点之一。将非线性模型与预测控制相结合是控制非线性过程的一种有效方法。Hammerstein模型和Wiener模型是一类特殊的非线性模型，描述了一类静态非线性增益相差很大而动态特性很接近的非线性系统，这类模型可以处理大多数化工过程中的非线性问题，具有广泛的应用场合。 本文采用线性部分和非线性部分分别为ARX模型和广义回归网络形式的Hammerstein和Wiener模型，这样的模型组合形式不仅方便模型辨识，同时也有利于下一步预测控制器的设计。在控制结构中，引入了非线性部分的广义回归网络逆模型，以此抵消被控对象的非线性，将静态非线性从控制问题中移出。在优化计算时只需考虑模型的线性部分，避免了直接求解非线性预测控制律过程中复杂的非线性优化。同时也避免了以往研究中非线性部分采用多项式形式带来的复杂的高阶多项式方程的求根问题。本文提出的非线性预测控制策略按照内模原理建构，具有内模控制的对偶稳定性，并给出了证明。通过对三个非线性对象的控制仿真，表明了该方法计算简单，控制效果好。