外扰广泛存在于各种系统中,控制科学的难点之一就是怎样使得受控系统在变化的运行环境下仍能得到稳定且接近目标值的输出。目前一些先进控制算法可以在一定程度上解决这类问题。但是由于技术和经济水平制约,在很大一部分实际工程中,PID等传统反馈控制方法仍长期广泛使用。若针对设备运行环境中的不同外扰或变动,更改基层控制器结构或参数,将会导致生产设备暂停运行,引起的经济损失不容小视。本文针对目前工程中的实际情况,研究了一种较为简便经济的基于设定值优化的两层结构控制策略。上层进行参考目标值和设定值的设定与调节,底层实现受控输出对目标值的跟踪控制。本类方法的关键环节在于对控制系统的参考输入设定值进行在线调整,实现不改变控制器参数或调停生产作业装置,而对运行环境变动的系统进行高效控制的目的,在理论和实际应用中有较强的参考价值。本文给出了这类方法的基本理论框架,并结合Matlab进行了数值算例的仿真,主要研究工作如下:1、针对一类存在确定性(非随机)外扰的线性系统,通过Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)方法设计了基于状态反馈控制器的两层优化设定控制策略。首先设计了理想情况(即无外扰情况)下,底层控制回路的跟踪控制器。然后考虑回路出现确定性外扰的情况,通过在上层对跟踪设定值进行调节,使得回路输出在原控制器作用下,仍能跟踪原定目标值,从而使整个系统的性能保持在一定的优化范围。2、针对一类存在确定性外扰的线性系统,进一步,考虑外扰和系统状态不可直接测得的情况,设计了基于观测器和动态补偿器的优化设定控制策略。在对性能指标函数优化得到受控变量目标值的条件下,底层回路采用对标称模型设计的控制器实现对目标值的跟踪。在回路出现外扰时,根据观测器的观测值对设定值进行调节,使得对标称模型设计的控制律适用于出现新外扰的情况。3、针对存在确定性外扰的随动控制系统,设计了基于观测器和PID控制器的优化设定控制方法,并以机械臂路径跟踪为背景进行了数值仿真。4、针对存在非高斯随机外扰的非线性系统,研究了基于熵优化准则的两层优化设定控制方法。通过设定值在线调整,使得当系统存在随机外扰时,上层的性能指标函数因随机外扰引起的波动量的不确定性尽量小,且期望尽量接近0。通过把熵优化指标和期望优化指标结合,将设定值优化控制问题转化为一个多目标优化问题,并提出一种新的多目标优化方法—帕累托分布估计法(Pareto Density Estimation,Pareto-DE)来解决该问题。