针对模型参数未知的线性离散系统,提出一种数据驱动的双模模型预测控制方法,无需预先对系统进行建模,能够实现在约束条件下对目标设定点的最优跟踪控制.首先,根据有限的系统历史运行数据预测系统未来一段时间的运行轨迹,并在代价函数中加入实时优化的人工平衡点,通过在线求解滚动优化问题来获得控制输入,进而平稳地驱动系统进入一个控制不变集内;然后,在控制不变集内,基于系统历史运行数据,采用策略迭代的方法求解动态反馈控制器,同时可得到静态前馈控制器,实现驱动系统收敛至平衡点的局部最优跟踪控制;最后,验证所提出方法的稳定性,并将其应用于一个线性化的四容水箱系统.实验结果表明,所提出方法有效可行,具有更小的超调量和更好的收敛性能.