多变量系统控制长久以来就是控制领域的难点，传统的PID控制很难解决其复杂的多耦合多时滞关系。内模控制具有很好的鲁棒性和控制性能，又可以很方便的转换成在实际工业生产中应用十分广泛的PID形式，因此，具有很好的研究价值。本文以常用的工业过程为对象，提出了基于PSO的滤波参数优化，并在研究多变量解耦和规范型基础上提出了基于反向解耦的带滤波器的V规范型解耦内模控制方法，并对对象时滞进行了补偿处理。1、对包含时滞的控制对象进行分别采用泰勒近似、一阶Pade近似和全极点近似，对时滞环节近似，并进行了内模控制器的设计，通过仿真对比得出全极点近似效果明显优于泰勒近似和一阶Pade近似。2、针对滤波参数对控制系统影响重大却没有准确的准则来确定数值的选取，本文提出了基于PSO搜索的滤波参数优化方法，并将优化后的内模控制器转化为PID控制器，仿真结果表明本文方法明显优于未经优化的PID控制器。为控制器滤波参数的确定提供了很好的解决办法，避免了经验值的不准确性。3、滤波参数的优化只是系统控制的一部分，由于多变量系统的复杂结构，多变量内模控制中，解耦环节通常也是不可缺少的，因此接下来对多变量解耦进行了研究。得出反向解耦设计简单，而且解耦后控制对象并不复杂，所以本文采用反向解耦进行多变量解耦，设计了反向解耦内模控制结构。4、通过对规范型的研究，在反向解耦内模控制基础上采用一体化设计的思路将解耦器和控制器合二为一，提出了基于反向解耦的带滤波器的V规范型内模控制方法，避免了误差的积累。同时增加时滞补偿环节，形成广义对象的方法，来解决时滞问题带来的影响。仿真结果表明本文提出的方法具有较好的鲁棒性和控制性能。V规范型控制器，转化为IMC-PID形式过程方便简洁，利于应用于实际生产。