模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是一种基于模型的先进控制技术，该算法来源于工业过程控制的实际应用，并在与工业控制的应用相结合中不断完善和改进。模型预测控制对模型精度要求不高，对模型失配、非最小相位系统、不确定干扰的影响具有较强的鲁棒性。本论文主要是针对工业生产过程中的预测控制技术及其应用的研究而进行的，实验对象为酒精精馏塔模型。主要探讨了几个方面的问题：预测控制技术的发展状况，精馏塔的控制策略问题，多变量动态矩阵控制的分析和仿真，控制器的设计及其应用，动态矩阵控制在酒精精馏塔的具体实现和应用等等。　　 本文主要从理论和应用两方面对预测控制方法进行了研究，理论方面主要是从动态矩阵控制算法的基本原理出发，研究了一般情况下的基于传递函数的动态矩阵控制策略，并通过MATLAB仿真验证了DMC算法比常规PID算法具有更好的鲁棒性和抗干扰性；在实际的精馏塔的控制中，主要以精馏塔过程的加热功率和回流比作为输出，以塔顶温度、塔底温度、塔釜压力和塔底液位作为输入，构成多输入多输出控制系统。　　 针对精馏塔生产过程中的变量具有强耦合、大延迟、多干扰的特点，首先在深入分析DMC控制原理以及获得精馏塔模型的基础上，开发了VC++下的精馏塔DMC算法软件并进行了仿真研究，验证了DMC算法具有较好的控制效果；为了更好的将该算法应用于工程实际，结合计算机领域中另一项技术--DLL技术的优势，又开发了基于DLL技术的VC++客户端多变量动态矩阵控制算法模块，并实现了与TRACE MODE组态软件之间的数据通信。　　 本文所进行的预测控制算法对系统设计和优化具有一定的指导意义。该方法同样适用于其他控制系统，具有一定的实用性和推广价值。