传统的数据采样系统,输入信号更新速率和输出信号采样速率相同,称其为单率采样数据系统。在工业应用中(特别是化工过程中),由于硬件条件的限制,系统输出的采样频率比系统控制输入的更新频率要慢,往往是连续输入好几个控制信号,然后才能采样得到一个控制输出。这样,在同一个控制系统中就出现了两组甚至多组不同频率的数据,对应得到的系统称为双率(多率)采样系统。研究如何对这类系统进行有效的控制具有重要的理论意义和实际应用价值。本论文以国家自然科学基金项目《一类非线性系统辨识建模理论与方法的研究》为背景,开展双率系统方面的研究.在查阅了双率(多率)辨识和控制文献基础上,通过对不同双率辨识方法与不同控制方法相结合,深入研究了双率受控自回归模型等双率系统自校正控制问题,取得了下列研究成果。1.基于最小方差控制原理,提出了直接使用双率数据和采用多项式变换技术两种方式,分别研究了基于最小二乘和随机梯度辨识算法的双率系统自校正控制方法,推导了四种双率系统自校正控制算法,并用仿真例子分析说明了算法的控制性能。2.对于最小方差控制策略无法满足非最小相位系统稳定性要求的情形,传统控制方法采用的是极点配置控制。论文将极点配置技术推广到双率系统中,分别提出了直接基于双率数据和基于多项式变换的双率系统极点配置控制算法,用仿真例子说明了双率系统极点配置控制算法可以获得较好的动态响应和稳定性。3.工业过程系统基本上都是非线性的,论文还讨论了非线性双率采样数据系统的自校正控制方法。提出了Hammerstein双率系统的非线性特性已知和未知时,分别基于最小二乘和随机梯度辨识方法提出了自校正控制算法,并且分析了所提出的控制算法的性能。论文最后给出了一个总结展望,并对双率问题的研究所面临的一些困难和尚值得继续深入研究的方向做了个简单介绍。