目前，GPC都是以线性系统作为被控制对象，对于弱非线性系统，一般仍能取得较好的控制效果，但对一些强的非线性系统难于奏效。对此，非线性的广义预测控制研究开始重视，主要有基于Hammerstein模型广义预测控制、基于LMOPDP模型广义预测控制、基于神经网络的非线性系统广义预测控制，还有基于双线性模型、多模型等多种方法。

    预测控制的鲁棒性设计成为预测控制研究的热点之一。鲁棒预测控制的思想即使用鲁棒控制算法，在算法设计初期就将系统的不确定性考虑进去，使得整个预测控制系统在实际控制中面对对象不确定时仍能表现出应有的稳定性。相应软件有Honeywell公司推出的基于鲁棒预测控制的RMPCT（Robust Multivariable Predictive Control Technology）等。

    智能预测控制主要形式有：基于神经网络、模糊模型、遗传算法、专家控制等智能技术的预测控制算法，这些算法可以处理非线性、多目标、约束条件等生产边界条件在幅度变化的异常情况，智能预测控制思想主要是用智能方法来处理过程的描述问题，特别是非线性过程取得了一定成果。

    由于预测控制对于复杂工业过程的适应性，在国内外许多企业得到广泛应用，取得显著经济效益，它在工业过程中有着广阔的应用前景。

    （二）预测控制软件包的发展
    目前，国外已经形成许多以预测控制为核心思想的先进控制商品化软件包，成功应用于石油化工中的催化裂化、常减压、连续重整、延迟焦化、加氢裂化等许多重要装置。有关部分国外公司软件产品如表。

    随着MPC技术应用不断扩大和深入，QDMC在实际应用发生了新问题，由于系统受外界干扰，可能会造成QP无可行解的情况；系统输入输出可能会失效而丢失，这就产生了自由度可控制结构变化问题；容错能力待提高，需要处理子系统病态问题；控制要求向多样化和复杂化发展，用单目标函数中的权系数来表示所有控制要求是非常困难的。

    为了解决无可行解的问题，控制结构能随情况发生变化，能使用于过程动态特性以及更高的品质要求，国外公司技术人员开发第三代MPC，第三代模型预测控制技术主要特点是：处理约束的多变量、多目标、多控制模式和基于模型预测的最优控制器。在国内应用较多有：IDCOM-M、DMC、SMCA等控制软件包。

    在第三代模型预测控制技术基础上又出现了第四代模型预测控制技术，特征是：基于Windows的图形用户界面；采用多层优化，以实现不同等级目标控制；采用灵活的优化