该文以统一预测控制理论为基本框架,研究了各种条件下预测控制的具体形式.主要内容是:1.在中国首次介绍了统一预测控制理论(UPC).UPC是目前最具统一性的预测控制理论,它突破了广义预测控制(GPC)的局限性,揭示了多种不同控制器之间的内在联系;2.从UPC的框架出发,提出UPC简约设计方法;3.对于简约设计在电厂热工过程各种控制中的应用进行了数字仿真实验,结果表明,简约设计在应用可以提高设备运行的安全性和经济性;4.提出双信号预测控制,推导出基于UPC的双信号预测控制(即DSUPC)的控制律.双信号预测控制在保持预测控制现有优点的基础上,能较好的解决了象锅炉蒸汽温度一类大迟延对象的中间扰动问题;5.对约束条件下的预测控制进行了深入的研究.对现有各种求解约束控制的算法进行了总结,确提出了违约束投影算法,使得具有大量约束的预测控制问题求解更加快捷;6.研究了基于神经网络的非线性预测控制.包括:(1)对于高斯型神经网络,提出一套自组织学习算法,使得高斯型神经网络的训练更加快捷和有效;(2)研究了单步长时段预测控制,将近似黄金分割法用于非线性预测控制的优化计算,大大提高了计算效率,增加了实现全局最优的可能性;(3)提出NPC-PI机制,简单有效地克服了静态偏差问题.