流程工业智能制造对复杂大规模控制系统的在线实施提出了很高要求。过程网络建模方式为化工过程等典型流程提供了一种新的描述与分析方式,为分布式的控制与优化提供了必要的理论基础。分布式预测控制方法可以将复杂的动态优化控制分解为若干个子系统,它与化工过程网络建模方式相结合在流程工业中具有广泛的应用前景,可以大量降低控制系统计算复杂性,以及在线实施的计算量,为解决复杂大规模控制系统在线实施提供了有效途径,为智能化工厂的实现提供了先进控制系统的解决方案。目前分布式预测控制方法的工业应用,已成为控制领域研究的热点。本文以过程网络为研究对象。针对过程网络中的串联系统,例如石油化工生产过程中的常减压塔,核工业裂解塔等,在结构上前后设备相互耦合、相互的动态特点,以典型的多塔串联生产过程为被控对象,设计了基于纳什最优的分布式预测控制算法,给出了最优与收敛条件。针对过程网络中的并联系统,例如氨肥生产过程、燃气锅炉供暖系统等,在结构上的竞争性耦合关系,以典型的燃气锅炉供暖系统为被控对象,设计分布式预测控制器,充分考虑过程网络中并联系统的竞争性耦合特性,针对并联系统的竞争性约束改进优化性能指标,保证在每个采样时刻,各个子系统求解的优化问题不仅局部最优,而且在全局性能上,和集中式预测控制的全局性能保持一致。在尽量减少计算时间、节约计算成本的基础上,保证了整个过程网络稳定性和全局最优。考虑实际情况的复杂性,在分布式预测控制器设计中,加入了不确定性问题。为了保证鲁棒性,本文针对过程网络的并联系统设计了一种基于输出状态反馈的鲁棒分布式预测控制器综合算法。该方法采用LMI方法,设计了状态反馈控制律,利用变量变换的思想,将无限时域“最小-最大”优化问题转化为线性规划问题,给出了每一个子系统状态反馈控制律的显式表达。利用李雅普诺夫函数证明了过程网络并联系分布式优化问题的可行性与闭环稳定性。仿真实例验证了所提出方法的有效性。