随着现代生产系统的工况条件日益复杂、要求日益提高,使得控制系统往往呈现出不确定性、时滞、控制性能综合要求高等特点,这样就面临着控制问题变得更加复杂的情况。而且不确定性和时滞的存在常常对系统的性能产生重大影响,甚至会使系统不稳定。另一方面,在实际物理系统中,由于执行机构的物理限制以及出于对系统工艺条件、生产安全性等方面的考虑,系统的控制输入和状态变量都是有界的。因此,在进行控制系统分析与控制综合时有必要考虑实际系统的输入约束条件,而模型预测控制(MPC)具有良好的处理系统软硬约束的突出优点。为此本文研究了控制输入受约束的不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制方法。主要工作可归纳如下:(1)针对控制输入受约束的凸多面体不确定时滞系统,利用min-max模型预测控制策略,结合线性矩阵不等式技术,给出了带有时滞补偿的时滞相关鲁棒模型预测控制方法。该方法在模型预测控制器中引入时滞补偿项,增加了控制的自由度,从而提高了系统的控制性能。并且,给出了控制算法的可行性分析和闭环系统的鲁棒稳定性证明。最后,通过仿真实验验证了所提控制方法的有效性。(2)针对控制输入受约束和受外界扰动的不确定时滞系统,将模型预测控制与H_∞控制方法相结合,给出了基于自由加权矩阵的鲁棒H_∞模型预测控制方法。该方法融合模型预测控制的滚动优化原理,在满足约束条件的同时保证控制算法可行和闭环系统稳定;通过在优化问题中引入耗散不等式约束,还能够保证把不确定外界扰动对闭环系统的影响抑制在一定的水平之下。