随着预测控制在工业过程中的广泛应用,预测控制理论研究取得了很大进展.但由于实际系统的复杂性以及工业环境中各种变化因素的影响,用来描述被控系统动态特性的模型往往具有某种不确定性.在这种模型不确定性存在的情况下,依然能将实际系统的某种性能指标控制在可接受范围之内的预测控制方法,被称为鲁棒预测控制.该方法融合鲁棒控制对不确定性的处理方法和预测控制的滚动优化原理,以一种系统化的方式实现目标优化和约束处理的有机结合,保证了闭环系统的可行性和鲁棒稳定性.目前,鲁棒预测控制的研究成果绝大多数是针对基于状态反馈的正常系统,对于广义系统的研究较少,然而广义系统广泛存在于诸多领域,因此对其进行鲁棒预测控制的研究有着重要的现实意义.在实际控制过程中,由于不易直接量测或者由于量测设备在使用上和经济上的局限,难以获得实际的状态,这就使得系统不能直接实现状态反馈.当系统状态不可测时,提出了基于状态观测器的控制方法.本文针对状态不可测的广义系统,运用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了基于状态观测器的鲁棒预测控制问题.主要研究内容如下:1.针对具有多面体不确定性描述的广义系统,研究基于状态观测器的鲁棒预测控制问题.运用线性矩阵不等式方法,通过构造带有误差项的Lyapunov函数,最小化最坏情况下的无穷时域目标函数,得到了分段连续的状态反馈控制律.证明了优化问题在初始时刻的可行解保证闭环广义系统是正则,无脉冲且稳定的.2.对于具有范数有界不确定性的广义系统,当系统状态不可测时,提出一种基于状态观测器的鲁棒预测控制算法.利用线性矩阵不等式,给出了基于观测器的状态反馈预测控制律存在的充分条件.在满足一定条件的情况下,初始时刻的可行解能够保证闭环广义系统是稳定的且正则、无脉冲.3.对于含有时滞的不确定广义系统,讨论了基于观测器的一类不确定广义时滞系统的鲁棒预测控制问题,应用线性矩阵不等式方法,给出了系统观测器型预测控制器的设计方法.保证了广义闭环系统是渐近稳定的.