在过程控制领域中，控制回路约80％-90％采用单回路PID，然而在一些大型的复杂的工业生产过程中，系统的各个变量之间存在关联，某变量的调节必然影响其它变量，此时单纯采用单回路PID控制，难以改善全系统各相关回路的总体性能，难以实现效益最大、能耗最小等控制目标。与此同时，工业过程中的时滞现象非常普遍，大时滞的存在严重影响了系统的控制效果和稳定性，导致系统的超调变大，调节时间变长，甚至出现振荡和发散。因此，进行多变量时滞系统控制方法的研究，提出简单，有效，实用的大时滞控制方法意义重大。　　 本文主要研究在工业过程中得到大量应用的PID控制的基础上，研究了内模控制、Smith预估控制和模糊控制，并在研究总结现有理论成果的基础上进行了时滞过程控制方法的改进与创新。研究的主要内容包括：　　 介绍了PID参数自整定方法。研究了多变量时滞系统的若干种解耦方案，分析了多变量时滞系统的内部耦合特征，给出了双输入-双输出时滞系统解耦控制器的设计公式。　　 研究了内模控制系统的控制器的设计过程，以双输入-双输出系统为被控对象，采用在控制器和被控对象之间加解耦器的方式解耦，将所得的对角矩阵作为对象的内部模型，按照单变量的方法设计了内模控制器。仿真结果验证了该控制算法在解决多变量耦合、时滞问题上是行之有效的。　　 在研究常规Smith预估器的基础上，采用了一种将Smith预估器与模型参考自适应相结合的控制算法，并以抄纸过程作为研究对象，建立了MRA-Smith(model reference adaptive)预估控制模型，给出了控制系统结构并推导了自适应调节律和控制算法。MRA-Smith预估控制通过对增益和时滞的在线自调整，减小了系统过渡时间，改善了控制系统性能，实现了多变量系统的MRA-Smith控制。仿真结果表明MRA-Smith预估控制器对多变量耦合系统具有较强的稳定性、抗干扰性、自适应性和鲁棒性。　　 Smith控制是基于模型的补偿控制，但其对参数变化较为敏感，而模糊控制无需对象精确数学模型，因此，本文将模糊控制与Smith控制相结合，给出了多变量大滞后系统的模糊Smith控制算法，该方法通过模糊原理调整PID参数，无须设计解耦网络，实现了多变量大滞后系统的有效控制。仿真结果表明，采用模糊Smith方法具有较好的控制性、较强的鲁棒性。