模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)对比传统的控制算法具有诸多优点，它不仅具有前馈反馈结构，可以显式处理约束，还可以处理多目标、多变量优化问题。模型预测控制已经在石油化工等慢过程得到很好的应用，近年来模型预测控制在一些快速系统中的应用也逐渐成为研究热点，例如汽车电子控制，机器人控制，飞行器控制等等。因此，本文研究了模型预测控制在电子节气门控制中的应用。由于模型预测控制的约束优化求解过程需要在每个采样时刻在线反复进行，计算负担大，在线的计算性能较慢，为了满足快速系统电子节气门控制的工程要求，对控制器的快速性、微型化、高集成度等要求越来越高。国内外的学者分别从算法的优化以及硬件加速两方面提高控制器的速度。一方面是提出更新更精简的控制以及优化算法达到控制器提速的目的，另一方面从硬件的角度，借助硬件特有的结构特性，为控制器加速。本文从理论的角度采用内点法(Interior Point Method, IPM)求解二次规划问题，从硬件实现的角度，采用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)作为控制器的硬件实现，并且针对算法本身特性进行了循环展开以及流水线处理，得到了面积以及性能最优的FPGA电路结构，实现了电子节气门实物的开度控制，并取得了较好的跟踪效果。本文主要按照以下系统设计步骤完成电子节气门控制系统的设计。首先是电子节气门模型预测控制器的设计。为了更大程度提高控制器的快速性，在算法方面，本文选用的是迭代较少、流程简单以及求解时间可控的内点法求解二次规划问题，并搭建电子节气门的数学模型，完成内点法求解的模型预测控制器的测试和验证。同时考虑到高级综合工具支持C/C++代码的输入，在C/C++代码编写之前进行了算法分析，确定算法内部矩阵维数，函数功能等等；同时，记录好算法函数中各变量数据范围，方便后期使用定点C代码进行算法描述，定点C代码描述大大提高了控制器的速度并减少了FPGA资源占用。然后完成模型预测控制器的FPGA硬件实现。基于FPGA的MPC-IPM控制器利用离线仿真阶段编写并测试的定点C代码实现，确保定点与浮点的一致性之后借助高级综合工具完成了代码逻辑分析，并获取了不同架构下电路的面积占用情况和性能，最终优化出最合适的解决方案。在此基础上建立了基于FPGA与dSPACE的全硬件方案下的实时仿真平台。同时，编写了串口RS232通信接口发送和接收的Verilog代码，将控制器硬件代码进行FPGA的RTL布局布线，最终实现了板级验证。并完成了方波，变化阶跃信号等不同工况下的节气门半实物仿真实验，验证了控制器的性能以及基于高级综合工具的FPGA全硬件方案的可行性。最终实现了电子节气门的实物控制。通过FPGA控制电子节气门实物，利用AD/DA通信板采集通信数据， PWM驱动板驱动电子节气门。在输入信号为方波和变化阶跃信号的基础上增加了油门踏板信号，实验结果表明基于FPGA的MPC-IPM控制器可以很好地满足节气门对控制器的快速性、微型化要求。本文对控制器的设计，硬件实现以及实物控制都给出了较为详细的实现流程，并且按照控制系统的设计步骤从离线仿真到实物控制实验逐一进行验证。但是在设计的过程中仍存在一些不足：本文所使用的电子节气门离线仿真模型在建模过程中忽略了一些较难测量及推导的非线性因素，而实际的电子节气门是非线性较强的复杂系统，在动态性能上还有待进一步的提高，并针对输入输出信号抗干扰的能力做更深入的完善。手动编写Verilog代码相对于本文利用高级综合工具综合出的硬件代码可读性较好，在调试方面更有优势，下一步可以通过手动编写代码完成FPGA全硬件方案的开发设计。