注塑过程是目前应用较为广泛的塑料加工方法,其保压压力、注射速度等过程参数的控制品质是影响制品质量的关键因素。注塑过程是一种典型的间歇过程,具有时间轴和批次轴的2维动态特性。但是,由于注塑过程的快速性和控制器软硬件限制,传统的2D算法因其复杂性难以在注塑机控制器上实现。因此,对于以注塑过程为典型代表的快速间歇过程,如何研究一种快速高效的2维控制算法,在保证闭环控制性能的前提下,同时解决实时计算量大、占用计算资源多的问题,一直是近年来过程控制的研究热点。针对这种需求,本论文开展了面向注塑过程的快速高效2D控制算法研究。本文的主要研究内容和成果如下：1.在2D控制框架下,将预测函数控制(PFC)和迭代学习控制(ILC)相结合,提出了一种2D预测函数控制(2D-PFC)算法；分析了算法的高效性和参数整定策略；最后,通过仿真对算法的收敛性、抗扰性、约束处理等方面进行验证,并与IMC-PID的控制性能进行了对比,表明了算法的优越性。2.考虑到注塑控制系统的软硬件限制问题,通过采用单基函数和双基函数,对2D-PFC算法进行简化,进一步降低算法的在线和离线的运算量。利用2D-PFC简化算法,在工业注塑机上实现了注射速度和保压压力的闭环控制,实验结果验证了算法的高性能和实用性。3.在单基函数2D-PFC基础上,进一步通过采用一阶加纯滞后模型描述注塑过程,分析过程和模型之间的误差并进行预估,设计了基于2D误差预估的预测函数控制算法,所得控制律更加简洁且控制参数易于整定。最后通过仿真实验测试了算法的收敛性、抗扰性和高阶失配下的控制性能,并与MC-PID控制性能进行了对比,表明了算法的有效性。