本文提出了_种基于非线性分离模型逼近偏差上限的次优强跟踪滤波器设计方法，运用到预测控制中反馈校正的设计。论文的主要工作包括：(1)利用非线性分离模型来描述非线性动态过程，它具有结构简单，而且能够很好的描述非线性动态过程。利用比较系统的渐近辨识法辨识非线性分离模型，渐近辨识法非常注重辨识试验的设计，通过从高阶模型入手，进行参数估计，然后进行模型降阶处理，得到参数少，精度高的模型。(2)按照预测控制的反馈校正原理，当预测模型有较大失配时，采用传统预测控制的状态估计方法难以修正预测偏差，造成预测控制的品质下降，甚至稳定性都很难保证。本文提出了一种基于非线性分离模型逼近偏差上限的次优强跟踪滤波器设计方法，它不但保留了强跟踪滤波器的优点，而且显式的引进了模型逼近偏差，将模型偏差及状态估计偏差两类不同性质的偏差在滤波器设计中进行了区分，改进了用于非线性动态系统状态估计的滤波器。提高了反馈校正中修正预测偏差的性能和品质。(3)由于传统的预测控制方法都是采用无约束的二次规划来构成在线滚动优化。本文以有效集方法求解不等式约束的优化方法代替传统的滚动优化，它能够保证输入输出在约束范围内的最优，更适合实际工业中的预测控制方案的实施。数值仿真结果与实例应用结果验证了上述所提方法的有效性和适用性。