通过多参数二次规划（multi-parametricQuadraticPrograms，mp-QP）理论将模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）中反复的在线计算移到线下，得到状态参数空间中多面体区域及对应的（PiecewiseAffine，PWA）控制率，称为显式模型预测控制（ExplicitMPC，EMPC）。EMPC中通过建立多面体分区查找表，在线计算得到当前状态点所在分区的PWA控制率，该过程称为点定位问题，点定位算法的性能直接影响了EMPC的控制性能和其应用。
　　EMPC旨在扩大MPC的应用范围，应用到在MPC还无法有效控制的领域。这就需要提高EMPC的点定位效率，降低控制系统的存储需求，尤其当控制问题规模大，状态空间分区多，维数高时。目前，点定位问题已经成为MPC领域内的研究热点。本文基于mp-QP理论、多胞形理论、PWA控制理论和计算机数据结构，研究了控制问题规模大，状态空间分区多，维数高的控制系统的点定位问题，以提高点定位效率、降低控制系统存储需求、减少预处理时间，以及平衡三者之间的关系为研究目标。研究工作及取得的主要创新性成果如下：
　　第一，对当前点定位算法的文献进行了研究和综述，并在此基础上，对哈希表算法进行了改进，改进后算法减少了存储需求；同时对二叉搜索树（BinarySearchTree，BST）算法中的划分超平面计算算法进行了改进，改进后的算法预处理时间大大减少。
　　第二，BST树因其存储需求小，在线查找效率高而得到广泛应用，论文在分析了BST树算法和哈希算法的优点与不足的基础上，提出了一种多层哈希结构算法和改进后的多层哈希结构算法。多层哈希结构可以较均匀地控制每个哈希网格内PWA控制率的数量，且这个数量可以人为定义，但在哈希网格内顺序查找PWA控制率，效率低，存储需求大；改进后的算法，在每个哈希网格内建立BST树，存储查找表时，只需存储划分超平面和PWA控制率信息，既提高了在线效率，也节省了存储空间。
　　第三，论文引入了高维数据结构——k维查找树（k-dimensionaltree，k-d），在k-d树结构基础上构建了一个混合树型结构，作为EMPC中点定位问题的一个有效的解决方案，尤其对于高维和分区数量巨大的控制系统，具有相对高的执行效率。基于k-d树的混合构造树型结构分为“树干”、“树梢”和“叶子”三部分。“树干”部分选择轴对准超平面作为划分超平面，提高了树型结构的预处理效率；通过划分阈值的设置，控制了“树梢”部分的BST树结构的构造时间；混合树型结构非叶子节点只需保存划分超平面信息，叶子节点只需保存PWA控制率信息，降低了系统的存储需求。基于k-d树的混合构造树结构能够很好地协调离线计算、在线计算和存储需求之间的关系。
　　第四，在k-d树，BST树，哈希表算法的基础上，论文提出的网格k-d树是个多叉树型结构，当状态参数空间高维，具有大量状态分区，且PWA控制率分布均匀时，与现有算法比，算法仍具有很高的在线查找效率，但需要相对大的存储空间。算法对树型结构的主体部分进行网格划分，且每次在一个维度上进行划分，可以降低计算复杂度和存储需求；在PWA控制率数量小于阈值的网络内，使用BST树进行构造，避免过多划分，降低了存储需求；在线查找时，算法通过哈希函数找到下一级的节点，查找快速高效。
　　第五，论文初步尝试了将EMPC控制方法应用于三自由度（3DegreeOfFreedom，3-DOF）直升机的飞行控制，并做了点定位算法的有效性的验证研究。在研究了3-DOF直升机的动力学原理，控制系统的特性等基础上，建立了3-DOF直升机控制模型，通过mp-QP计算得到控制系统状态分区和相应的PWA控制率。针对3-DOF直升机，设计了调节仿真实验、跟踪仿真实验以及对应的Simulink仿真结构，通过仿真结果，分析了EMPC控制性能的影响因素。
　　论文通过数字仿真，验证了所提出设计方法的有效性。最后，对全文进行了总结，并对进一步的研究提出了展望。