由于间歇反应过程大滞后，不稳定等特性，要完成间歇反应过程的控制并非易事。采用常规PID不能实现高水平的控制效果，不能保证产品的愈来愈高的质量要求。随着计算机和微电子技术的不断发展，许多新的技术被应用到控制领域。 广义预测控制(GPC)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。广义预测控制是从广义最小方差控制器的基础上发展而来，其研究工作是围绕自适应控制思想展开的。 本文基于实验室间歇式反应器(BSTR)，针对反应器釜内温度及冷却水流量控制回路，采用实验的方法进行数学模型的构建，编程实现最小二乘法，进行模型参数估计，建立了为广义预测控制研究所需要的受控自回归积分滑动平均模型，即CARIMA模型。 在参考了大量国内外文献的基础上，本文研究了广义预测控制算法，通过Matlab进行了算法仿真研究，观察广义预测控制参数对控制效果的影响。对比PID与GPC仿真，得出结论：GPC具有更为良好的跟踪控制效果。 广义预测控制虽然应用范围广泛，但计算量相当可观，给在线实时控制带来很多困难。针对广义预测控制算法，根据对算法的以往的改进研究经验，本文在不改变控制算法的前提下，提出一种数学处理方法，能有效减少广义预测控制算法的计算量。文章最后就输入受约束的广义预测控制进行了研究与仿真，为以后的实际应用奠定了充分的理论基础。