闭环条件下的系统辨识以及基于模型的先进控制技术,一直都是过程控制领域研究的重要内容,对指导工业生产、完善教学实践具有十分重要的理论意义和应用价值。本文围绕闭环辨识和内模PID(IMC-PID)控制算法展开研究。介绍了线性系统的开环和闭环辨识算法,将最小二乘辅助变量法引入到改进的闭环辨识算法中,依据这些理论开发了系统辨识软件,并针对实际工业过程进行辨识仿真。同时将带有模糊设定值加权的控制算法和人工神经网络的自适应控制算法引入到IMC-PID控制算法中。论文的主要研究成果体现在如下三个方面:(1)针对带有纯滞后环节的一阶、二阶连续系统的闭环辨识问题,提出一种新的基于阶跃响应和开闭环转换的闭环辨识方法,此方法经过三个步骤,可以在闭环辨识条件下得到开环辨识对象传递函数的动态参数和纯滞后时间,此算法对于纯滞后较大的对象同样适用。(2)实现了具有模糊设定值加权(Fuzzy Set-point Weight)的内模PID控制器(IMC-PID-FSW)的设计方法,此算法对于超调量的控制具有一定的局限性,在此基础上,提出了带有增益和时滞自适应调整的内模控制方法,此算法利用Adaline网络在线辨识对象增益和时滞,同时对内部模型和控制器进行相应修正。(3)采用c++语言实现了以上提出的各种算法。将提出的方法用于液位贮槽对象流量和液位的辨识仿真和控制仿真,同时针对实际工业过程中的常减压装置中常项回流及产品罐水包界位进行了辨识研究。