啤酒发酵过程的温度控制系统由于存在大时滞、强耦合、多变量、不确定性等特性,使得它的控制成为当今研究的热点和难点。当今的控制方法往往是针对对象特性的一个和几个方面设计控制器,在实际应用中控制效果不好。本文将分布式预测控制算法应用于啤酒发酵温度控制中,并根据其对象特点,对其加以改进,提出了Smith补偿分布预测算法,仿真效果良好。本文的主要研究内容和成果有如下几个方面:(1)在了解啤酒发酵生产工艺和控制要求前提下,首先对以啤酒发酵温度为代表的过程控制的难点进行了分析,并针对常规PID控制、Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好,提出了多变量解耦控制算法的设计方法,并讨论了算法稳定性,通过仿真研究说明该算法的优缺点。(2)对分布式预测控制算法进行了理论研究,并通过仿真实例说明了该控制算法的优缺点。(3)针对啤酒发酵温度过程对象的特点,通过机理分析出模型的结构,通过试验辨识出模型结构中的参数值,建立相互耦合的三输入三输出的过程对象模型。由于分布式预测控制算法能很好的处理这种模型的控制,它具有比解耦控制更加良好的效果,并在克服模型不确定性方面具有优势,但在处理大时滞对象时该控制算法效果不好,所以本文结合了Smith补偿控制的思想,改进了原有的分布式预测控制算法,提出了啤酒发酵温度分布式预测控制算法,对该算法的实施步骤进行了详细说明,对控制算法的参数选择原则进行了阐述,并对控制算法的鲁棒性进行了研究,提出了稳定性的充要条件。最后对算法进行了仿真研究,通过仿真结果说明该控制方法能很好的克服啤酒发酵温度控制的难点,具有很好的控制效果。