低压铸造是汽车轮毂的主要生产工艺,但在铸造过程中轮毂容易产生缩孔、缩松等缺陷。这些缺陷跟模具的温度有关,稳定铸模的温度可以减少缺陷的产生。过程建模正逐渐成为一种改进和优化工业过程的关键技术。模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)是一种对工业控制工程有着重大影响的先进控制方法。铸造过程是一种间歇过程,可使用MPC来对铸造过程进行控制。本文利用过程建模,对铝合金轮毂低压铸造过程的控制方案进行了研究,采用了模型预测控制这种先进的控制方法,基于ProCAST和MATLAB软件平台离线开发,免除了在运营厂开发这样一个系统的相关费用。本文建立了轮毂的三维几何模型及轮毂的三维有限元模型,采用ProCAST模拟了轮毂的充型凝固过程,预测铸造周期中模具温度的变化及液封缺陷的发生。本文开发了一个系统,将ProCAST模拟转化成一个带通信功能的虚拟工业过程,在该过程中实现了过程数据和控制数据的读取/写入；该系统通过一个Perl脚本实现单周期ProCAST模拟的重复运行,模拟连续的循环过程。铸造过程是一个间歇过程,可以很好地用状态空间模型代表其过程输入和输出间的关系。N4SID是一种系统辨识方法,本文采用N4SID从铸造过程的输入输出数据生成状态空间模型。为了执行系统辨识,本文分别确定了低压铸造过程的过程变量、控制变量和前馈变量；根据输入输出数据生成了状态空间模型。经验证,该模型可以预测轮毂铸造过程的近似输入输出。基于该模型,MPC控制器使用前馈变量可以预测干扰的影响,并计算出最佳的控制变量,在干扰传播之前抵消其影响。为了优化铸造过程的闭环性能,本文对MPC控制器进行了整定,定义了代价函数中的加权矩阵、预测时域和控制时域,并指定了控制变量的约束。本文通过MATLAB实现了MPC控制器的控制。为了确定在低压铸造过程上实施模型预测控制的效果,本文通过虚拟工业过程,在开环和闭环虚拟工业过程上分别应用了三种相同的干扰情况,对该控制方案进行评估。第一种干扰是斜坡金属温度干扰,模拟了工业过程中熔融金属的温度变化。第二种干扰是轮毂从模具中顶出后模具打开时间的长短变化。第三种情况是这两种情况的组合。这些干扰导致模具温度偏离其最佳值,如果偏差足够大,会导致缺陷的产生。结果表明所开发的控制方案改善了工艺性能,能很好地抑制干扰,将模具温度维持在最佳值附近,产生液封的体积也得到了明显减少,进而减少了有缺陷轮毂的生产。