永磁同步电机、飞行器、机械臂等被控对象都属于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)非线性系统,由于其特点包括非线性特性、参数时变特性、多变量耦合特性等复杂特性,因此,现有各类控制方法难以取得预期的控制效果。针对未知MIMO非线性系统的控制难题,本文使用研究了一种基于自适应速度因子的自耦PID(Auto-Coupling PID,简称ACPID)协同控制方法。该控制方法不仅继承了PID控制、滑模控制以及自抗扰控制等以误差来消除误差的经典控制理论精髓,而且分别消除了 PID增益鲁棒性差的问题、消除了滑模控制固有高频抖振问题以及自抗扰控制计算量大的问题;借鉴了自抗扰控制的“总和扰动”定义:将系统所有未知复杂因素定义为总和扰动(扩张状态),进而将任意非线性复杂系统映射为未知线性系统,并形成一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统,使用一个与被控对象模型无关的速度因子将比例、积分和微分三个环节紧密耦合在一起,从而实现了一个功能各异而目标一致的协同控制系统,分别从时域和复频域分析了 ACPID协同控制系统的全局鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性,取得了预期研究效果,形成了明显的特色和创新:1)将未知内部动态和外部不确定性定义为总和扰动,使未知MIMO非线性系统映射为未知MIMO线性系统,淡化了线性与非线性、耦合与非耦合、仿射与非仿射、时变与时不变性等系统分类的概念;2)根据被控系统从动态过程进入稳态过程的过渡过程时间来整定最小速度因子,使得ACPID控制器模型及增益整定规则只与速度因子有关而与被控系统的模型无关,不仅有效解决了针对不同对象纠缠相应控制方法的难题,而且也有效解决了 PID增益整定的难题;3)为了避免控制系统在动态过程中因积分饱和出现超调与振荡现象,设计了随误差变化率而变化的自适应速度因子模型,有效解决快速性和超调之间的矛盾。为了验证本文研究方法的有效性,本文分别将基于自适应速度因子的ACPID、ACPD及ACPI控制方法应用于未知MIMO非线性系统、未知MIMO非线性非仿射系统和未知MIMO非线性时变系统。基于MATLAB/Simulink仿真平台的实验结果表明,本文的控制方法不依赖被控对象的数学模型,结构简单、计算量小、控制精度高、响应速度快,具有良好的抗扰动鲁棒性,在工业控制领域具有广泛的应用前景。