线性模型预测控制技术在工业过程控制中已经被广泛应用，并取得了良好的效果。但由于实际的工业生产过程对象实际上广泛地存在着非线性特性，对于具有强非线性特性的对象，利用传统的线性模型预测控制方法往往不再能够获得满意的控制效果，这种情况下必须将非线性模型和预测控制方法很好的结合才能解决这一问题。Hammerstein模型是一类特殊的非线性模型，这类模型可以有效地描述很多工业过程对象，因此具有广泛的应用场合及非常重要的研究价值。随着模型预测控制技术的广泛应用，人们逐渐意识到，虽然模型预测控制器起初是按照一定的性能要求设计的，然而由于模型失配等因素的影响，导致这些性能并不一定能够得到完全的满足，甚至有时差距很大；另外即使这些性能要求在运行初期能够得到满足，然而随着系统设备的老化，一些执行机构甚至被控对象的特性难免会发生变化，如果此时不对控制系统进行重新设计，或者排除故障，那么系统的控制性能则必然会日趋恶化。因此对预测控制回路进行性能监控与评价具有十分重要的意义。本文在简要介绍Hammerstein模型结构的基础上，研究了含有色噪声Hammerstein模型的辨识，基于Hammerstein模型的带约束模型预测控制以及非线性预测控制器的性能评价，基于MATLAB和OPC接口的先进控制实现技术等问题。并且对每一部分都进行了实验研究与验证。本文的主要贡献如下：1.针对线性子系统为ARMAX模型的Hammerstein模型，提出了双递推增广最小二乘法，即首先采用特殊设计的输入信号将模型非线性静态部分和线性动态部分进行解耦，利用递推增广最小二乘法对模型线性动态部分进行辨识；得到线性子系统模型后，再次利用递推增广最小二乘法辨识模型非线性静态部分。2.以往大多数基于Hammerstein模型的非线性预测控制的研究都没有考虑到约束问题，或者即使考虑到约束问题，也仅是出于研究的需要。而实际工业过程无论是控制量还是输出量都必然受到一个物理的约束。本文探讨了根据实际的情况将控制量和输出量的约束引入到优化运算当中并求取可行解的方法。其中对输入变量的约束可以映射为对中间变量的约束。而正是由于输入变量约束的引入，使得由中间变量求解实际控制作用时必然存在一个实数可行解。3.利用基于模型的设计性能指标，提出了对基于Hammerstein模型的带约束预测控制系统的性能评价方法。4.利用OPC接口技术，开发了MATLAB与S7-300PLC进行直接数据交互的实验平台，从而方便的实现了对实验室水箱液位控制系统的Hammerstein模型辨识、基于Hammerstein模型的带约束非线性预测控制及其性能评价等三方面的实验研究。