流程雁阵(Process Goose Queue, PGQ)是一种新型的流程工业系统分解协调优化方法,依据大雁飞行原理将工业过程分解为多个子雁阵,通过关联子雁阵之间的信息交换形成多级流程雁阵结构,并依此逐级进行优化。然而,当流程雁阵受到干扰影响,出现病态子雁时,仅通过阵形自主调整方法不仅调整缓慢,而且很难达到收敛,最终导致流程雁阵经济指标偏离最优轨迹。为此,针对在过程干扰下多级流程雁阵的阵形调整问题,利用流程雁阵的串联拓扑结构,提出一种基于分布式状态空间模型预测控制的多级流程雁阵阵形调整方法。该算法将系统整体优化目标分散到各个子系统中去解决,在基于协作的分布式模型预测控制算法基础上,认为本级子雁阵的状态仅受其之前各级子雁阵的影响,利用上下级子雁阵之间的过程信息交换,顺序递阶求解子雁阵的优化问题,避免了迭代过程,极大的减少了算法的通信负担,并且达到了接近于集中式预测算法的性能。将该方法应用于TE过程,实验结果表明该方法具有调整迅速、抗干扰效果显著以及调整过程平稳等特点。