解耦控制是一个有浓厚应用背景的课题，二十余年来研究者甚多，成为自动化领域中一个相当热门的研究方向。其应用范围涉及钢铁、石油、化工、轻工、机械、军工等国民经济的诸多领域。众所周知，生产过程是一种有序过程，环环相扣，变量间关系错综复杂，一个过程变量的波动往往会影响多个变量的变化，耦合是工业生产过程中普遍存在的现象。变量之间相互干涉现象称为耦合，消除这种耦合称为解耦。本文提出了一种对分析与判断解耦系统有普遍意义的耦合度新概念，是在吸收前人许多研究成果基础上加以改进与完善的，如Bristol提出相对放大系数λ_ij的方法，以λ_ij偏离1的大小来判断耦合度的大小，但实际上，λ_ij为负数时，系统耦合的情况远比λ_ij大大超过1的情况严重得多。与此相比，本文提出的耦合度P_ij的大小就较真实地反映了系统的耦合程度。若将耦合度计算与三角解耦网络设计或分组解耦网络设计结合来弱化耦合度，效果是相当显著的。 在用分组解耦的过程中，设法将耦合最严重的支路分离出去。每分离一次，系统的总耦合度都有所降低，而且时常是大幅度降低。当耦合度降到一定程度，系统即可稳定。再进一步调整控制器参数，可使输出达到最佳状态。这就是弱化系统耦合度的方法。本文结合生产实践，在分析系统耦合度的基础上，利用分组解耦来弱化系统的耦合度，并利用模型降阶方法简化解耦网络模型，较好地解决在逐次弱化过程中使解耦后的等效控制通道的阶次增大的问题。研究一种重整对象特性方法，恢复等效对象被扭曲的特性，大大简化分组解耦的实施难度，有工程的实用价值。 用传递函数描述系统特性的优点是简单明了，缺点是不能表征系统的全部特点、信息不完整，而状态空间方法正好相反。因此这两种方法可以说是互相补充，后者尤其适用于系统的极点配置。极点配置就是选择状态反馈矩阵K，使系统的本征多项式det[sI-（A-BK）]=0的本征值处于最适宜的数值上，即获得最优的根配置。本文深入研究Butterworth、Bessel滤波器在解耦系统的状态反馈极点配置中的应用。仿真试验表明，这种根配置达到了良好的效果。本文揭示状态反馈可解耦的条件是B^*为非奇异矩阵，对于detB^*=0,detG≠0的弱内耦合系统，不能直接用状态反馈解耦。曾有学者利用I=P^-1（S）P（S），使P^-1（S）和P（S）与闭环传递函数重构，使得detB≠0。但该方法采用的P（S）主对角元素为1或s，下三角元素为0或αs。这样，闭环传递函数就必定出现因子1／s，不利于系统的稳定性与鲁棒性。针对这个问题，本文提出一种改进的方法，可使外矩阵P（S）的主对角上元素为1或IIR滤波器的结构形式（为简单起见，取s+β），下三角元素为IIR滤波器的结构形式（为简单起见，取α（s+β））或0。这样，闭环传递函数将不带有因子1／s。仿真试验与理论分析证明，这种改进方法是可行的。 本文还研究一类非精确模型的解耦控制问题。模型的不精确性或不确定性在现实的控制工程中是大量的。我们作了三个方面有意义的创新工作：（1）将动态矩阵（DMC）引入预测解耦控制系统；（2）应用小波变换对DMC系统实施解耦；（3）尝试将小波变换技术应用于解耦控制系统的故障诊断，得到十分理想的效果。 作者在涉足解耦领域的研究中，还研究了若干有显著应用特色的解耦方法，如类前馈解耦等方法。在工业过程中，2×2的耦合系统，应用前馈解耦较为普遍，但缺点是加入解耦网络后，会改变传递函数的特性，由此造成优化控制器的困难。本文研究的类前馈解耦方法较好地解决了这个问题。类前馈解耦的优点是解耦后传递函数主控制通道特性不变。除此以外，类前馈解耦网络矩阵传递函数还具有逆矩阵传递和完全解耦的特性。其缺点是，其解耦网络呈现闭环结构，传统认为难于获得稳定的解耦控制系统，因此这种方法受到冷遇，尤其是高于2X2的耦合系统，几乎未见到有关研究。本文研究表明，当对控制器引入适当的限制条件后，该方法是有普遍可用的价值，不仅可用于ZXZffi合系统，还可用于2X2以上的耦合系统，尤其采用局部解耦与系统整合的方法，应用更加简便。本文通过火电厂磨煤机3X3解耦系统，详细剖析这种设计方法。 单位解耦法则被认为只有理论意义而没有使用价值的解耦方法，原因是尽管可以求出解耦网络，但因其时常在物理上无法实现。本文采用解耦网络因子修改法，较好地解决这个问题。奇异对象较普遍的看法是难于实现解耦控制，原因是对象矩阵 G侣)奇异，其逆 G’（）不存在，然而奇异对象又是耦合最严重的对象，不解耦几乎无法进行控制。本文采用的一种平衡结构方法构筑系统，可以达到不是传统解耦控制结构系统的解耦效果。智能化解耦比如神经网络解耦和模糊解耦是这些年开始热门起来的课题，虽然方法与应用都不成熟，本人亦对其进行一定的研究，并得到一些对工程有用的结构。