预测控制被认为是工业过程最有前途的优化控制算法，对于复杂控制问题，预测控制技术能提供比PID控制技术更优良的控制性能，已被许多大公司嵌入到控制系统软件中，在一些大型的过程控制系统中得到应用。但预测控制在许多中小型装置中还未得到广泛应用。广义预测控制(GPC)是预测控制的一种有效方法，GPC控制实施时，控制器参数通常需要在控制前通过仿真和实时试验凑试，费时费力；按此参数实施控制也常常无法保证良好的控制效果。目前对于GPC控制器，整定方法和技术还缺乏应用研究，因而严重地限制了GPC预测方案的广泛应用。复杂热工系统是典型的复杂工业过程，具有大迟延、大惯性和时变性，常规的PID控制通常不能取得满意的控制效果。由于采用滚动优化、反馈校正，GPC对模型要求不高，控制性能较好，鲁棒性强，能有效处理约束，因此在复杂热工系统控制中具有很大的应用潜力，结合GPC参数整定方法的工程化研究，将大大增强控制效果和应用的效率。因此，复杂热工系统GPC参数整定方法的应用研究具有重要的理论意义和应用价值。在过程控制问题当中，如果过程的准确模型已知，则可以根据模型设计出完美的控制器。但是在实际应用中，要获得过程准确模型是非常困难甚至是不可能的。控制理论研究中，系统辨识是一个很活跃的研究领域，与其他领域，如高级控制算法、优化算法和信号处理等研究有很大的联系，前人已提出了许多的模型辨识算法。阶跃响应辨识由于具有实现简单，易于控制等优点，在工业生产中应用广泛。本文对基于阶跃响应的多变量系统辨识时域方法进行了研究。论文的内容共分五章。主要研究工作如下：(1)首先阐述了本文课题背景和意义，对预测控制的发展和现状进行了综述，介绍了广义预测控制在热工过程控制中的应用研究现状。提出了本文的主要工作。(2)研究了基于阶跃响应的时域辨识方法。在系统辨识过程中，耦合的闭环TITO系统分解成4个独立的开环SISO系统，对应着4个具有相同输入信号的传递函数，这样TITO系统的辨识转化成4个SISO系统的辨识。仿真结果表明这种多变量系统辨识方法是有效和实用的。这种多变量系统辩识方法优于已有的其他阶跃响应测试辨识方法。而且，在有大量测量噪声的情况下，这种方法具有很强的鲁棒性。这种方法在多变量系统辨识和控制器设计中具有广泛的应用价值。(3)通过回顾广义预测控制的发展过程，首先给出了广义预测控制的等价传递函数形式。用闭环分析的方法分析不同的设计和整定参数在控制中的作用，总结了在具体应用中，广义预测控制与许多著名的控制算法是等效的。针对控制的实施阶段参数调整困难的问题，本章在前人研究的基础上给出了GPC参数的整定方法，整定参数以外的其余设计参数赋予适当的默认值。每一种GPC参数的整定方法允许设计者仅仅通过一个参数的调整，就能在较大的范围内改变系统的闭环响应。通过大量仿真证明了理论分析结果的正确性，并证明了对于比较大的过程参数变化，广义预测控制具有使过程闭环特性一致的能力，因此鲁棒性较好。(4)基于C++ Builder，将上述模型辨识方法、GPC参数整定方法集成起来，初步研究开发了适于中小型装置工业应用的GPC应用软件包。