时滞系统的辨识与控制是工业过程中的一个难题。由于时滞的存在，使得控制作用的变化不能及时在被控变量上有所反映，导致系统超调明显，调节时间变长，尤其当被控对象耦合严重或者工况范围变化较大时，控制难度进一步加大。内模控制（IMC）以设计方法简便，整定参数少，以及鲁棒性强等特点，在解决时滞系统的控制问题上显示出巨大的生命力。本文主要分析研究多种单变量，多变量内模设计以及实现方法，以期找到简单、有效且实用的策略。主要研究内容包括：　　 ●对比线性最小二乘法和改进的随机搜索优化法（NLJ）对时滞内模控制器降阶拟合的效果，讨论两种方法的适用范围。最小二乘法实现方便，精度较高，可用于单变量时滞内模控制器拟合过程。而NLJ随机搜索算法避免了最小二乘法容易陷入局部最优点的缺点，拟合精度更高，故适合在多变量时滞内模控制器降阶中使用。　　 ●将现有的一阶时滞IMC-PID算法推广到二阶时滞系统，利用Pade逼近以及逆向长除法获得IMC-PID参数。不同于已有的非对称IMC-PID控制器设计方法，该方法简便易行，获得的IMC-PID控制器为理想PID结构，参数意义明确，便于工程人员理解与实施，具有一定的工程推广价值。　　 ●针对时滞多变量系统控制器，利用NLJ随机搜索算法对控制器进行降阶，从而得到相应的降阶原则：在对多变量内模控制器降阶的过程中，应适当降低主回路控制器动态过程的振荡幅度，以保证解耦控制器的拟合精度。仿真结果表明，当模型匹配时，输出快速跟踪给定值，变量间实现有效解耦，很好的满足了时滞多变量系统的控制要求。　　 ●针对被控系统工况范围变化较大的情况，引入间接多模型切换的控制策略。对被控系统的不同工作点分别建模拟合，求得不同工作点的被控对象模型，从而建立多模型集合，再根据积分型性能指标对被控对象模型集进行切换控制。仿真结果表明，当工况发生变化时，系统能够准确地切换至最佳匹配模型及其相应的控制器上，得到满意的系统稳态响应，具有一定的工程借鉴价值。