多容器流程系统的液位控制被广泛应用于现代石油、化工等领域。本文以三容水箱系统为研究对象,基于模型预测控制方法,对多容器流程系统的液位跟踪控制问题展开研究,主要内容如下:首先,本文依据三容水箱系统特性,利用机理法建立了该系统的非线性模型,并通过找到该模型的平坦输出,证明了该系统具有微分平坦特性。其次,利用三容水箱系统的微分平坦特性设计前馈控制器,以实现反馈控制器的小偏差调节;将偏差系统在平衡点处线性化,设计线性模型预测控制器,并将该控制问题转化为二次规划(Quadratic Programming,QP)问题进行求解;在Matlab环境下进行了仿真验证与分析。为提高液位跟踪精度,给出一种基于微分平坦前馈的非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC)方法。将布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)进行自适应步长处理,并与单纯形算法融合;利用自适应惩罚函数将非线性约束优化问题转化为无约束优化问题,并利用改进的布谷鸟算法进行求解。仿真和实验结果表明,基于微分平坦前馈的非线性模型预测控制策略优于线性模型预测控制(Linear Model Predictive Control,LMPC)策略。为了进一步改善三容水箱系统液位跟踪性能,利用误差反向传播(Back Propaga-tion,BP)神经网络模型作为预测模型,给出了一种基于 BP 神经网络的 NMPC 液位跟踪控制策略。实验结果表明,本文所提出的两种NMPC液位跟踪控制策略均优于LMPC和线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)的控制策略。