针对工业生产中普遍存在的且难于控制的时滞多变量耦合的多输入多输出被控过程,尤其是时滞多变量非方系统这样的被控过程,本文在深入研究了被控过程控制相关领域的历史、现状和前沿发展情况下,就被控过程的时滞、耦合、非方特性,提出了较好的解耦控制方案。采用对非方过程模型的稳态增益矩阵求伪逆的方法较好地解决了非方系统的耦合问题；采用内模控制方法设计smith时滞补偿控制器有效地补偿了被控过程的时滞对控制系统的影响。本文给出了解耦控制器的设计推导过程。本文设计的控制器既保留了内模控制器良好的鲁棒性和抗扰性,而且动态地补偿了静态解耦带来的缺陷,同时还克服了静态解耦后利用遗传算法进行模型近似而造成的模型误差对系统性能的影响；同时,对参数不确定的被控过程也具有良好的控制性能和鲁棒稳定性,而且设计方法简单,易于工程实现。对比文献[2]采用极点配置法设计的smith时滞补偿控制器,仿真结果表明,本文方法设计的控制器对控制系统的动态性能和鲁棒稳定性都有很大的改善。而且当模型失配时,本文设计方法也有很好的控制性能。同时本文采用ISE(误差平方积分)性能指标量化地评价了这种设计方法。此外,本文针对工业生产中普遍存在的非线性过程,采用最小二乘支持向量机逆系统内模控制对其进行了控制研究。对比文献[72]采用神经网络逆系统内模控制的方法对非线性过程进行的控制,仿真结果表明,最小二乘支持向量机逆系统内模控制较神经网络逆系统内模控制具有更强的鲁棒稳定性和抗干扰性。本文的研究为多变量系统的动态解耦控制奠定了基础。