在传统的数字控制系统设计中,通常都假定在数字控制系统各个不同地方的采样器和保持器都是以同样的采样速率同时进行工作,但是在许多复杂的控制系统中,要求系统各处均采用相同的采样速率是不现实得。目前关于多速率的研究主要集中在系统受到外在条件约束而不能采用单速率时的情况,当不存在外在约束时,即单速率与多速率可以同时实施的情况下,针对某些特殊的控制系统,哪种控制方式效果更好的问题却还没有引起足够的重视。本文综述了目前多速率控制理论的发展现状,叙述了动态矩阵预测控制算法的实现过程。针对一些特殊的系统,如工业过程中广泛存在的被控对象各通道时间常数相差很大的“病态”系统,研究了当系统不存在外在约束时,单速率与多速率控制策略下系统性能的优劣问题。首先,从理论上分析了比例增益及采样周期对单速率及输出多速率闭环系统下的性能有着很大的影响,并将单速率和输出多速率控制策略在模型对象比例增益不同情况下的控制效果进行了仿真比较。之后,针对单变量系统,建立了输入多速率、输出多速率和广义多速率下系统的输出预测模型,采用了遗传算法实现广义多速率系统采样周期重数的优化,并与单速率下的控制效果进行了比较。其次,将单变量多速率控制算法推广到了多变量系统,分别建立了多变量系统的输入多速率和输出多速率的输出预测模型,在基本采样周期一定的基础上,对两种系统的采样周期重数进行整数优化选取,并将多速率与单速率控制下系统的性能进行了比较,对系统的通道特性与控制策略之间的关系进行了分析,提出针对具有不同通道特性的系统应采用不同的控制策略。之后,进一步从仿真的角度分析了基本采样周期T对系统性能的影响,为以后对基本采样周期实现实数优化奠定了基础。最后,在多变量系统输入多速率控制算法的基础上,引入了误差预测模型,构成了多变量系统基于误差预测模型的输入多速率预测控制算法。仿真验证了这种算法可以提高多变量系统存在模型对象失配及随机干扰情况下的控制效果,并对此时的采样周期重数进行了优化,指出当模型的时间常数相差不大时,快速单速率的控制效果要优于输入多速率,当模型的时间常数相差较大时,输入多速率的控制效果要优于单速率。