模型预测控制(Model Predictive Control:MPC)是20世纪70年代从工业生产过程中直接产生的基于模型的先进控制算法,到现在已经经历了三十多年的发展,它解决了工业控制中以传统PID控制和现代控制理论中存在的诸多无法解决的难题。然而,模型预测控制算法的复杂性所带来的繁重的在线计算量问题限制了模型预测控制算法在复杂系统和快速采样控制领域的应用。国内外许多研究者或从优化的数学角度对模型预测控制算法加以改进,或从模型的优化结构上进行调整以降低预测控制算法计算量,虽然取得了一些成果,但是因大多的改进较为复杂或者不具备实际可操作性使得降低预测控制优化求解计算量的实际应用远远落后于理论研究。通过分析预测控制计算负荷产生的原因,在PWM(Pulse-Width Modulation)调制原理和控制思想的基础上,本文研究了一种将观测信号调制成士1比特流的Delta-Sigma调制器,将PDM(Pulse-Density Modulation)理论引入到预测控制算法中,提出了基于1-bit操作的快速运算,改变传统预测控制算法中多位数据的乘法运算为数据符号位的取反操作,大大简化了控制器处理数乘运算的实现过程；在状态空间模型的基础上对降低预测控制优化问题矩阵维度的思想加以改进,使其与基于1-bit操作的快速预测控制算法相结合,既简化了数乘运算的实现过程,又降低了优化求解问题的维度；本文提出的基于状态模型的快速预测控制算法大大提高了求解效率；通过和传统预测控制算法的比较,构造了基于状态空间模型的快速预测控制算法的控制结构,并设计了基于控制律解调的快速预测控制结构,将本文提出的快速预测控制算法推广到了更为广泛的领域；最后,本文指出了研究基于1-bit操作的系统模型辨识的必要性,将1-bit快速运算方法应用到系统模型辨识中,通过理论分析和实例仿真验证了1-bit快速运算在系统辨识中的可行性,同时也解决了传统辨识方法计算量大,不便于在线实施的问题。