模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)是一种先进控制策略,自产生以来得到了大量的成功应用。预测函数控制(Predictive Functional Control,简称PFC)作为第三代模型预测控制,是根据实际工业对快速跟踪控制的需要而提出的一种新颖的预测控制算法,它在理论和应用方面已经取得了巨大的发展。但是作为一种从实际中发展起来的预测控制方法,同样存在理论研究落后于实际工程应用的问题,对于预测函数控制方法的稳定性及鲁棒性理论的研究较少,现有的预测函数控制方法在闭环性能的分析方面仍没有完全解决,尤其是多变量系统的预测函数控制方法。本设计从理论和应用两方面对预测函数控制进行了研究。在阐述预测函数控制的基本原理的基础上,详细推导了基于状态空间模型的预测函数控制算法,并对其稳定性和鲁棒性进行了分析。针对工业中常见的一阶纯滞后单变量系统,分别给出了单值PFC算法及双值PFC算法,并进行了鲁棒性分析及仿真研究。对实际工业过程中大量存在的多变量控制系统,设计出其在采用传递函数模型时的2输入/2输出多变量预测函数控制算法,得到了控制作用的显式解析解,并将其推广到n输入/m输出的多变量系统,保障了预测函数控制在实际工业过程中的运用。并采用内模原理对系统的稳定性和鲁棒性进行分析,为该控制算法的有效性提供了理论依据。针对传统预测函数控制中所选取的基函数存在的不足,利用小波函数的局部性和多尺度分析特性,提出了一种基于小波基函数的预测函数控制算法,并在此基础上设计了以Morlet小波作为基函数的船舶电力系统柴油机调速系统的PFC调速器。理论分析和仿真都表明,与传统的PFC相比,所设计的小波PFC调速器具有更好的跟踪能力,达到设定值的时间由13.5s减小到6s,并且具有较强的鲁棒性,加20%的负荷扰动时的超调量由10.6%减为5.7%,能很好的抑制参数变化和外部扰动对系统的影响,有利于提高柴油机调速系统的控制精度,从而保持整个船舶电力系统的安全稳定。