在工业控制系统中非线性、时滞问题普遍存在且无法避免,也一直是控制界研究的热点。时滞现象往往是造成系统控制品质不佳甚至不稳定的直接原因,在现有理论中已经有很多控制补偿的方法可以解决时滞问题,但都要在知道被控对象精确模型的条件下,然而实际的工业控制系统都存在着一定的不确定性,无法建立或精确掌握其数学模型。因此,在现代工业控制中急需一种在抗干扰性、鲁棒性等方面有良好优势且不依赖于精确地数学模型的控制方法。而预测控制恰恰满足这些条件,抗干扰能力强、鲁棒性好、响应速度快、超调量小且对系统的数学模型精度无过高的要求。并且动态矩阵控制(DMC)是预测控制中的一种典型控制算法,它具有算法简单,控制参数少易调节。采用滚动优化及反馈校正策略来克服系统存在的不确定性,不但可以很好的解决系统存在的时滞问题,并且在模型失配的情况下也可以得到无静差控制。本文研究动态矩阵控制的原理并将其应用于时滞系统,与PID、Smith预估控制算法通过仿真实例的比较,显示出动态矩阵控制算法在跟踪性、鲁棒性、抗干扰性等方面的优点。然而工业系统中的过程几乎都是非线性的,存在着一定的不确定性,其精确地数学模型难以建立,因此基于线性系统建模的预测控制算法也难于实现。为了实现对非线性时滞系统高质量的控制,本文将基于T-S模糊模型的模糊控制与预测控制中典型的动态矩阵控制(DMC)算法相结合,运用T-S模糊模型中线性控制策略设计非线性控制的思想,以局部线性化为基础来实现全局的非线性的特点,根据工作点的变化选择模糊规则所对应的当前时刻的阶跃响应模型向量,与动态矩阵优化算法相结合求得当前时刻的最优控制量,作用于被控对象,成功将预测控制应用于非线性时滞系统控制中。应用该方法对三级液位系统进行了控制,结果表明所提出的基于T-S模糊模型的DMC控制方法是很有效的,对工作点变化敏感,且控制量变化平稳,体现了较高的工程实用价值。