可编程自动化控制器(PAC)的概念是由美国自动化研究机构提出的一种基于开放的工业标准、具有多领域功能和通用开放平台、高性能的控制器。它集合了PLC和PC控制的优点,一经推出便得到了各大自动化厂商的重视,GE、RockwellAutomation、NI等公司都推出了自己的PAC产品。PAC的控制算法研究也越来越受到关注,预测控制算法的研究是其中的一个方向。预测控制是上世纪70年代后期从工业生产过程中发展出来的一种先进控制算法。这种算法不需要十分精确的数学模型,鲁棒性较好,现已成功应用于化工、石油、电力等行业。应用较广的三种预测算法是模型算法控制(MAC)、动态矩阵控制(DMC)和广义预测控制(GPC)。本文主要针对这三种算法在PAC中的应用做了相关研究,并对算法进行了改进,将模糊控制与预测控制结合得到了较好的效果。文章首先对PAC系统背景、预测控制和模糊预测控制背景做了相关介绍。接着对预测控制算法研究和改进过程中所用到的理论知识,包括三种典型预测控制算法的原理,模糊控制原理等做了较细致的研究。在掌握了基本理论知识的基础上,编写了预测控制仿真系统,方便了算法的研究,其中主要包括GUI界面的设计和对应MATLAB程序的编写。在PAC系统中,算法要求是C语言程序,所以在仿真系统的基础上,对算法进行了适用于PAC系统的C语言程序编写,并对比验证了C程序的正确性。算法要想在PAC中得以应用,鲁棒性和算法运算时间是两个必须解决的问题。对于鲁棒性,文中介绍了几种在工业控制中应用成熟的提高鲁棒性方法;运算时间上,提出了以模糊规则为优化核心的模糊预测控制的方法。文中进行了模糊预测控制算法的仿真实验,并编写了C语言程序,在C程序的基础上了做了运行时间的实验,结论证实模糊预测控制大大节省了运算时间。文章最后部分对取得的研究成果进行了总结也对研究中的不足做了说明,为以后更好的研究打下基础。