在控制等工程实际领域中,很多系统都可以用二阶微分方程来描述,因此往往也将这些系统称为二阶系统。同时在一定条件下,很多高阶系统也可被简化为二阶系统,因此,深入地探讨二阶系统的性质具有重要的意义。而研究二阶系统的性质,很多时候便会涉及二阶系统的解耦问题。　　本文针对二阶系统解耦中如何寻找解耦变换的问题展开研究,意在寻找一种有效可行的数值算法实现二阶系统的解耦。首先基于已有国内外二阶系统解耦算法的研究基础,在保持Lancaster结构的前提下,将二阶系统解耦问题转化成为最小值优化问题。将三个参数矩阵的非对角线上元素的平方和设置为优化问题的目标函数,并将保持Lancaster结构设置为优化问题的约束条件。其次,通过数学推导将约束条件转化为解耦变换块阵之间的等式关系,利用三个自由生成块阵构造出其余五个块阵,从而使得约束条件得以保证。再者,利用粒子群算法来求解相应的解耦问题,并利用解耦变换块阵间的等式关系将约束条件直接引入到粒子的迭代更新过程中。最后,由于标准的粒子群算法容易陷入极值等缺陷,提出了一种改进的粒子群算法。将模拟退火思想引入粒子群算法中,针对解耦问题的实际,设置了一个函数限制目标函数的准许变坏程度。并将此改进粒子群算法应用到了二阶系统解耦问题上。　　本文使用matlab进行仿真实验,结果表明标准的PSO算法与改进的PSO算法都实现了二阶系统的近似解耦,其中,改进的PSO的实验效果较好,一方面避免了基本的粒子群算法易陷入局部极小值的问题,另一方面增加了全局搜索最优解的质量,提高了算法的收敛速度和全局极值的质量。