分布式模型预测控制是解决大规模系统控制的一种有效方法,能在尽可能简单的系统通信方式和尽可能小的通信负担之下达到尽可能好的控制性能,同时保证算法的收敛性和系统的稳定性.由于实际过程往往是非线性的,且由于条件限制导致系统状态不易准确测量,甚至不可测,这种情况下状态反馈往往难以实现预期的目标,因此一般采用输出反馈控制,设计状态观测器对系统状态进行估计.本文针对一类状态不可测的非线性系统,以及受制于时滞和通信干扰的非线性系统,利用状态观测器提出了一种输出反馈分布式模型预测控制算法,保证了观测器估计状态的最终有界性以及估计状态和真实状态误差的有界性,进而得到原系统状态的最终有界性,使原系统最终稳定.本文的工作可以概括为以下两部分:第一,针对一类状态不可测的非线性系统,研究了一种输出反馈分布式模型预测控制算法.首先设计了状态观测器,在系统输出为异步测量的情况下证明了估计状态与真实系统状态的误差是有界的;然后设计了一个基于Lyapunov函数控制器,保证了标称观测器的原点是渐近稳定的;最后给出了输出反馈分布式模型预测控制算法,证明了观测器的估计状态是最终有界的,进而得到原系统状态的最终有界性.第二,研究了受制于时滞和通信干扰的非线性系统的输出反馈分布式模型预测控制问题.首先给出非线性系统,并对时滞和通信干扰模型进行了描述,设计了带有时滞的状态观测器,证明了估计状态与真实系统状态的误差是有界的;然后设计了一个基于Lyapunov函数控制器,保证了标称观测器的原点是渐近稳定的;最后提出了受制于时滞和通信干扰的分布式模型预测控制算法,为了处理通信干扰,在控制规则中解决一个约束可行性问题来确定通过通信信道得到的数据传递信息是否可用,证明了观测器的估计状态是最终有界的,进而得到原系统状态的最终有界性,保证了系统的稳定性.