广义预测控制是80年代产生的一种新型计算机控制方法，是预测控制中最具代表性的算法之一。它一出现就受到了国内外控制理论界和工业界的重视，成为研究领域中最为活跃的一种预测控制算法。但由于Diophantine方程和逆矩阵的求解，在线计算量大，特别是多变量系统，计算量更大，因此，很不适合工业过程中一些要求快速性高，实时性强的系统。针对这一问题，本文在参考了大量国内外文献的基础上，提出了改进的控制算法，并针对典型的工业模型做了仿真研究。 首先，简要介绍了预测控制，包括MAC、DMC、GPC的产生背景、发展状况及其三大基本机理。然后着重对GPC算法进行了详细的推导。 其次，针对基本广义预测控制算法存在的局限性，提出了一种改进的广义预测控制算法(γGPC)，即在目标函数中添加了稳态误差加权项。该算法较好的抑制了超调，也兼顾了一定的快速性。Matlab仿真实验表明该算法具有良好的控制性能，比一般的算法具有更强的鲁棒性。 最后，根据广义预测控制(GPC)思想与PID控制律结构的相似性，通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Q<,j>(z<-1>)的配置给定，导出了PID控制参数的整定方法。同其他方法相比，该预测PID控制器不仅具有常规PID所具有的结构简单的特点，而且在性能上兼有广义预测控制这类先进控制算法的优点。该控制器适用于非最小相位系统和有时滞的系统。仿真结果表明了本文所提方法的有效性，为其应用于工业现场控制奠定了基础。