工业过程控制中存在的时滞、扰动、噪声等因素会对控制性能造成影响进而影响企业的经济效益,模型预测控制方法能够有效处理多变量系统的扰动问题,但是效果不佳,而且不能同时处理时滞和扰动,因此需要对其进行改进以更好地处理时滞和扰动等问题,本文利用扰动观测器和模型预测控制方法进行分析研究,主要工作如下:首先针对具有外部扰动和多变量耦合扰动的多约束系统,以往的控制方法通常采用反馈+前馈补偿的方式,不能保证输出最优,为此本文提出了一种基于扰动观测器的多变量非最小状态空间模型预测控制算法。利用扰动观测器估计总扰动(外部扰动和内部扰动),并将估计值和输出变量同时引入到状态变量并反馈到前端模型预测控制器进行滚动优化,避免了状态观测器的设计,又利用二次规划方法解决了多约束问题,保证了输出最优,最后在气体分馏装置中进行的仿真验证了所提方法的有效性。其次针对一类具有时滞、外部扰动和噪声的系统,以往的控制方法不能够同时处理时滞和扰动问题,为此本文提出了一种基于双扰动观测器的模型预测控制算法。该方法将时滞转换成了一种扰动量,并用第一个扰动观测器进行估计并反馈到前端模型预测控制器进行补偿,第二个扰动观测器估计外部扰动和噪声并和控制器输出进行补偿,能够同时处理时滞和扰动问题,提高了系统的控制性能,最后在无刷直流电机控制系统进行的仿真验证了该方法的有效性。