纸张单位面积的质量称为纸张的定量。纸张的定量、水分和厚度是纸张的三个基本性质,现代工业造纸机要求确保这三个性质达到要求。其中,定量是三个性质中最为关键的一个,需要精确控制。定量控制就是控制定量均匀稳定的方法。由于横向测量点和执行器数目众多(横向测量点数从200至2000不等,执行器数目最多达300),系统滞后时间比较长,相邻执行器之间耦合强度大,系统不确定因素多等原因,使得纸张的横向定量分布是造纸过程中最为复杂的控制对象之一,用传统的控制方法难以获得理想效果。由于纸机的横向过程是一个大规模系统,为了减少计算量,使在线的实时控制成为可能,需要降低模型的阶数。考虑到纸机的模型不确定性和关联矩阵条件数大的原因,过程模型可以通过基于改进小波包算法的小波矩阵进行有效的模型降阶。降阶后的系统能保留横向过程的可控空间频率。利用降阶后的模型设计了小波域中的MPC控制器,约束条件同样变换到小波域中。在小波域中设计MPC控制器的优点是与原模型相比,在保留较好控制效果同时,大大降低了在线的计算时间。本文的主要工作如下：(1)研究了造纸过程的基本流程,综述了横向定量控制算法的发展历史,当今的研究现状和存在的问题；(2)研究了小波分析算法及其在信号处理和控制系统建模中的应用；(3)对系统的特性进行分析,指出横向定量控制成功的关键是对系统可控分量的合理控制,试图对高频分量进行控制会引起控制效果的恶化。根据小波分析在信号分解中的应用,提出了基于改进小波包的小波矩阵降阶方法来寻找系统的可控分量,并提出了评价降阶性能的指标,然后进行实验验证；(4)设计了基于降阶模型的横向模型预测控制器。通过仿真发现系统的控制效果达到预期的目标,计算负载降低了57.7%,验证了算法的有效性。最后,讨论了纸机横向定量控制其他有待解决的问题和今后要做的工作,并提出了对纸机横向定量控制发展前景的展望。