非线性系统控制理论作为最有前途的控制理论,已经成为现代控制理论的主旋律.严格地说,理想的线性系统在实际中并不存在.当系统的非线性程度较低时,人们通常采用在平衡点附近小范围内利用泰勒展开式进行线性近似的方法.但当系统的非线性程度较高时,普通的单一线性近似方法会产生较大的误差,使得控制器性能不佳,甚至导致模型失配问题.模型预测控制凭借多步预测、滚动优化以及反馈校正的优点,在处理非线性系统约束,系统参数不确定性以及执行器饱和等方面都取得了重大进展.而预测函数控制作为经典的模型预测控制算法之一,因为计算量小、鲁棒性强及控制效果好的优势,受到了学者们的广泛关注.本文针对几类不同的非线性系统,设计了预测函数控制器使系统稳定.本文的主要工作可以概括为以下三个部分:第一,针对一类具有状态和输入约束的非线性系统,研究了其预测函数控制问题.首先,根据“分段蕴含”原则,采用多个LPV模型近似描述非线性系统.然后,针对各个LPV模型,设计了基于一组已知基函数的线性组合形式的预测函数控制器.同时设计了各个控制器间的切换律,使得系统能够平稳进入下一个LPV模型.在切换律的约束下,系统在各个LPV模型之间合理切换,最终使得闭环系统稳定.最后通过两个仿真例子证明了该算法的有效性.第二,针对一类非线性常时滞系统,首先采用多个LPV模型近似描述,根据参数所属区域选择对应的LPV模型.然后,针对各个LPV模型,设计了相应的预测函数控制器.同时设计了合适的切换律,在切换律的约束下,系统在各个LPV模型之间合理切换,最终使得闭环系统稳定.最后通过两个仿真例子证明了该算法的有效性.第三,针对一类非线性不对称系统,研究了其预测函数控制问题.不对称系统作为一类特殊的非线性系统,其最大的特点是:当控制输入增大或减小时,系统的动态响应完全不同.针对不对称系统的特点建立正反模型近似描述不对称系统,根据正反模型分别设计了基于一组已知基函数的线性组合形式的预测函数控制器,同时设计了正反控制器间的切换律,使得控制器在正反控制器之间合理切换,最终使得闭环系统稳定.最后通过三个仿真例子证明了该算法的有效性.