在算法上，模型预测控制（MPC）能够很好地处理约束、多变量、耦合和纯滞后，因此在石油、化工等过程工业格外受重视，得到了广泛地应用。MPC可以通过提高过程控制的动态性能，减少过程变量的波动幅度，将生产过程推进至对生产过程起到关键作用的质量（或经济）约束条件的边界上运作，进行卡边控制，从而提升设备运作的稳定性和安全性、保障产品质量、提升目标成品收率、增多设备处置量以及减低运作成本，给企业带来显著的经济效益。现代过程工业的企业的规模非常巨大，一般情况下，优化和控制要求采用分层递阶结构进行逐步细化，MPC为其中十分重要的一级，复杂系统中会出现诸如因各种约束使得系统无法达到期望值以及因操作者的操作与干扰的影响，使得最优稳态的位置被改变等各种问题。本文基于稳态目标计算和动态优化控制的双层结构预测控制方法，进行系统的优化和控制，以求使系统在最经济的状态下运行，主要从以下几个方面进行了系统研究。①使用在工业控制中广泛采用的双层结构预测控制，为解决最优稳态位置改变的问题，每一采样时刻都在考虑可以测量得到的干扰的前提下重新进行稳态目标计算，并确保稳态计算与动态优化控制中的输入速率的约束条件相互兼容，将当前时刻预测输出与测量输出之间的偏差值进行反馈，重新校正稳态模型。②在MPC稳态目标计算和动态优化控制两级结构基础上，研究了系统优化可行性、约束调整与目标协调问题。当由于系统动态(扰动或工况大范围变迁)引起可行域远离期望目标或系统优化不可行的情况时，在已有的将目标规划法应用于稳态目标计算的基础上，结合实际，采用目标优先因子，将输出端阶跃干扰考虑到约束调整与目标协调策略中，来获得满意的优化结果。③采用牛顿式方法对双旋翼系统进行非线性系统建模，将上述方法应用于双旋翼系统，每一采样时刻重新进行稳态目标计算，通过采用终端等式约束并对系统的软约束调整和目标协调，可保证其稳定性并取得更加经济的结果，使得系统始终工作在最经济的状态。