在常规过程控制中,控制系统应满足稳、准、快三个要求,在保证控制系统稳定的情况下,使得被控变量准确且快速地达到控制目标。相较于其他常规性控制策略,预测控制算法在改善控制稳定性和优化方面有很大进步。尤其是在处理系统变量有约束的控制问题时,约束预测控制算法(Constrained Model Predictive Control,CMPC)其自身特有的滚动优化算法能较好地解决带约束的优化问题,使系统达到约束作用下的最优解。在实际工业控制过程中,系统可行域由控制对象稳态时输入变量和输出变量的约束范围所确定,而系统期望值则根据系统工艺要求、经济效益、环保等多项需求综合计算得出,由工艺人员手动输入或者由MPC控制器直接计算给定。经过大量的实际控制和仿真算法研究,系统期望值往往需要取在可行域边界(约束边界)处。在约束边界,系统的部分输入变量和输出变量受限成为定值,无法参与控制。系统结构和自由度均发生变化,可行域大小也受到影响。可行域变化直接影响到控制可行性和稳定性。对于稳态模型而言,期望值位于可行域边界可能会对控制稳定性产生影响。而在控制的动态过程中,系统变量的运动可能会激活约束。约束限制了系统变量在某一时刻或某一时间段的最优运动轨迹,从而导致控制目标不可达或控制不可行。尽管约束预测控制能较好地处理约束问题,但期望值不可达、控制不可行的问题仍有发生。为解决上述问题,本文提出了一种新的控制目标调整策略和软约束调整策略,以保证控制可行和控制目标可达。经过处理的约束预测控制算法可以保证系统变量在控制过程中不激活系统约束,从而使得系统变量能够按照近似无约束状态下的最优控制轨迹运动至系统最优值。在某种程度上,此时有约束的预测控制算法已转化为无约束的预测控制算法。这对于目前约束普遍存在的大型工业控制过程有着十分积极的意义。为分析预测控制动态过程对控制效果影响的本质,针对以状态空间为模型的约束预测控制算法分析系统变量滚动优化的P步预测所构成的输出变量最优路径可达集对系统约束的影响,以及由此构成的动态约束对预测控制可行性的影响。在此基础上,提出在进行软约束策略后严格满足系统全部约束的预测控制目标调整机制,以保证系统变量能在约束允许下的最优值处稳态可达。对于部分控制系统,在某一时刻或有限时间内,系统变量短暂地违反约束是可以被工艺要求所接受的。基于对期望值分别位于硬约束边界和软约束边界上系统结构变化的分析,论证调整约束的可行性后,在严格满足系统硬约束的情况下,修正预测控制的优化性能指标函数,得到系统控制过程中输出变量动态可达集的上界和下确界,以此为依据提出一种软约束激活时的系统约束调整策略,适当调整系统软约束,以避免约束被激活而导致的控制目标不可达。