模型预测控制(Model Predictive Control)是20世纪70年代中后期出现的一类新型计算机控制算法．它是一类根据动态模型对系统未来行为进行预测和滚动优化的控制策略。基于线性预测模型的线性预测控制算法可以有效控制具有弱非线性的或工作在平衡点附近的强非线性动态系统，已被广泛应用于各种有约束多变量化工过程，然而，对那些具有严重非线性复杂工业过程(如PH过程)，无法用线性模型来精确描述其系统特性，更无法准确预测其未来行为，因此需要使用非线性模型及相应的预测控制策略。针对非线性预测控制存在的一些问题及预测控制的实用性，本文首先介绍线性预测控制基本原理，为预测控制软件的开发提供理论基础，对于非线性预测控制，本文从非线性过程建模，指标及优化算法三方面提出了基于混合优化指标的非线性多模型预测控制，基于多Hammerstein模型的非线性预测控制，一类基于混沌理论的新的优化算法三种非线性预测控制策略，为非线性预测控制提供了新的方案。 考虑到预测控制的实用性，对于多变量约束动态矩阵算法进行软件实现，该软件基于Windows环境，由阶跃响应显示模块，控制算法模块，参数输入模块，仿真模块,ODBC接口五部分组成，兼顾VB语言强大的界面设计功能及C,C++高效的代码执行效率的优点，用VB语言实现界面设计，C及C++编写相应的优化算法模块，并建立动态链接文件供VB调用，并进行了实例仿真，同时也为国内中小规模企业提供了预测控制软件的实现方案。 最后，对全文的工作进行了总结，分析了存在的问题，并对今后的发展方向进行了展望。