模型预测控制是20世纪80年代发展起来的一种现代控制方法。该控制方法以系统预测模型为基础,采用滚动优化和反馈校正的思想最优化目标函数,获得最小控制力,使目标输出与期望值之间的偏差最小。模型预测控制算法可应用于输入和输出之间存在耦合作用的多输入多输出系统,并且可以考虑控制约束、控制增量及输出约束等约束条件,目前该控制方法已广泛应用于多个研究领域。本文首先对预测控制算法进行理论分析,并将其引入振动控制领域,在计算机仿真中应用模型预测控制算法来实现控制作用。通过对柴油机双层主动隔振系统分析研究并建立模型预测控制系统,根据预测控制参数对隔振系统性能指标的影响来选择合适的预测控制参数。由仿真得到各个工况下比例积分微分(PID)算法和模型预测控制(MPC)算法的闭环系统输出曲线,通过比较仿真结果可知,MPC算法的控制性能更佳。在应用前馈-反馈预测控制策略时,设计了带有扰动估计器的模型预测控制,针对正弦干扰进行干扰观测并将其前馈补偿,仿真结果表明,前馈反馈控制策略能够达到明显的减振效果。本文着重讨论了模型预测控制在多变量系统中的应用研究,在主动悬架控制系统中应用MPC算法和线性二次型高斯控制(LQG)算法,对二者的控制效果进行了仿真结果对比分析。另外,对带有轮胎动位移、悬架动行程以及执行器作用力约束条件的主动悬架系统建立SIMULINK仿真模型,仿真结果表明在满足约束条件的情况下MPC主动悬架系统能够达到良好的减振效果。最后,在车辆低速状况下,假设路况信息已知,在主动悬架MPC控制系统中对路面输入信息进行前馈补偿,仿真结果验证了主动悬架系统预瞄控制器的优越性。最后本文介绍了显式模型预测控制的原理方法和计算流程,并以单轮车辆主动悬架模型为例,将显式模型预测控制技术应用于汽车主动悬架系统中,通过计算机仿真验证该方法的适用性和实效性。