模型预测控制(MPC)是一类计算机控制算法，它通过预测系统未来的行为，对目标函数进行滚动优化和模型误差补偿，得到系统当前及未来时刻的控制量。其结合了工业生产的实际要求，具有控制效果好，鲁棒性强等优点。而预测函数控制(PFC)是在模型预测控制原理的基础上提出的，并且将控制规律进行了结构化设计。该控制算法认为控制输入是事先选定的基函数的线性组合，因此具有控制规律明确，在线计算量小，动态跟踪效果好等优点。本文在前人研究工作的基础上，从实际出发，对预测函数控制的若干问题进行了较为深入的研究，其中包括：(1)综述了模型预测控制技术和预测函数控制技术的基本原理、发展现状，以及其商业化软件产品。(2)针对2输入／2输出一阶加纯滞后系统，提出了一种多变量预测函数控制算法。通过滚动优化目标函数，得到控制量的显式解析表达式。采用内模原理分析了该多变量预测函数控制系统的稳定性和鲁棒性。最后通过计算机仿真和物理实验，证明了该控制算法的有效性。(3)针对3输入／3输出一阶加纯滞后系统，提出了一种多变量预测函数控制算法，并将该算法推广到n输入／m输出系统。采用Smith预估思想，推导得到控制量的显式解析表达式。最后针对Shell公司的重油催化裂化分馏塔装置，进行计算机仿真，并与单变量预测函数控制效果进行比较。比较结果表明，该多变量预测函数控制算法具有较好的控制品质。(4)通过机理分析，建立了塑料熔化过程料筒温度对象的数学模型结构，采用带遗忘因子的递推最小二乘辨识技术在线辨识模型参数。利用该模型，设计了以预测函数控制算法为核心的先进控制系统。应用结果表明，该先进控制系统比模糊控制系统具有更好的控制效果。最后是全文的总结和展望。