本文针对多变量有约束系统的稳态优化与动态控制问题，在分析和综述模型预测研究现状和主要研究方向的基础上，对以下问题进行了应用研究。 首先，系统地研究了模型预测控制稳态目标计算问题中优化可行性与目标协调的关系，论述了当由于系统动态(扰动或工况大范围变迁)引起可行域远离系统期望目标点或系统优化不可行的情况时，需要同时进行系统约束调整与目标软化，来获得满意的实时动态优化结果。运用混合逻辑的方法来描述约束调整与目标的优先级，从而系统地解决了稳态目标计算问题中软约束调整与目标协调的问题，并以壳牌重油分馏器标准问题为例进行了仿真，仿真结果表明了本算法的有效性。 第二，针对一类具有多个平衡点的非线性系统，结合控制不变集与和增益调度算法，提出了一种基于扩张终端约束集的双模预测控制设计方法。该方法在非线性系统的有限个平衡点上设计局部LQR控制律，并计算它们的最大控制不变集，在平衡点的选取过程中确保它们的控制不变集是相互重叠的。将控制不变集的并集作为双模预测控制的终端约束集，研究了变时域和固定时域模式下双模预测控制的可行性与稳定性。由于使用了扩张终端约束集，使得较小的预测时域即可保证优化的可行性，从而降低了优化问题的规模，减少了在线计算量。 第三，给出多包描述约束系统的鲁棒调节器的一种新方法。现有的离线方案离线构造一系列的状态反馈控制律，其中每一个控制律是通过将无穷时域的控制输入固定为唯一的状态反馈控制律而得到的。在优化较大椭圆内的控制律时，使下个时刻的状态进入临近的更小的椭圆——在较小的椭圆内部，相应的控制律序列作为局部控制器。因此，本方法相当于给出了变时域的预测控制器，可给出更优的控制作用。 第四，直接基于观测器状态设计了输出反馈鲁棒预测控制算法。为处理输入和状态约束，推导了相应的矩阵不等式。当这些不等式满足时，未来的真实状态、观测器状态和观测器误差都保持在同一个椭圆内部并向原点收敛。离线设计一椭圆序列，对应一控制器序列。而在线的实时控制律可以从该序列中选择，使得闭环系统具有稳定性保证。 第五，研究了由离散T-S模糊模型描述的非线性系统的多-二次稳定性问题。一个系统是多-二次稳定的意味着该系统的稳定性可以通过参数相关的Lyapunov函数来保证。较之已有的一些结果，在线性矩阵不等式(LMI)中引入松弛矩阵变量以降低结论的保守性，在稳定性的分析与综和中，均使用了并行分布补偿(PDC)方法。 最后，系统地论述了混杂系统预测控制(PC-HS)的发展和研究现状。混杂系统的控制问题近年来引起了广泛关注，特别是PC-HS，由于其具有在线处理控制量和状态量的约束等优点而成为学术界研究的一个热点。在介绍混杂系统的背景和模型的基础上，重点讨论了PC-HS的各种算法、性能等几个前沿问题。对PC-HS目前研究中存在的问题进行了分析，对未来的一些研究方向进行了展望。