模型预测控制(Model Predictive Control，简记为MPC)能够有效地处理难以建模和带有约束的复杂系统。Markov跳变系统(Markov Jump Systems)就是一类不仅常常会因元件互联故障或受到环境中各种突发性变化等随机因素的影响，使其参数和结构发生多样性变化，而且在运行过程中同时存在连续时间和离散事件两种不同运行模式的复杂系统。所以，对Markov跳变系统模型预测控制的研究是有意义的。本文采用多步控制策略和高效鲁棒控制方法，研究了离散时间Markov跳变系统鲁棒预测控制器设计问题。论文的主要工作如下：1.针对带有外界干扰的离散Markov跳变系统，研究其滚动时域H∞控制问题。采用多步控制策略的方法设计H∞预测控制器，以扩大控制器的可行域范围。考虑跳变模态间的转移概率部分未知的情形，给出能保证鲁棒预测控制递归可行性的充分条件。2.对于带有控制输入和状态联合约束的不确定离散Markov跳变系统，讨论其双模预测控制问题。设计一种高效鲁棒预测控制器，将大部分在线计算量离线完成，通过离线计算与在线优化相结合的方式降低计算量。所设计的控制器可保证闭环系统是均方稳定的。