现代工业过程中，无论是采用常规的PID控制还是近年来备受追捧的各种先进控制策略，如果想要获得期望的控制效果，归根结底首先是要获得尽可能准确的过程对象模型。而获取对象模型的一个最有效的途径，就是对其进行系统辨识。针对一些典型的开环不稳定对象或者是由于生产要求不允许在开环条件运行，以及闭环辨识本身所具有的对生产过程扰动小、容易操作等优势，使得闭环辨识在实际应用中越来越受到关注。本文采用了三种闭环辨识算法：两阶段辨识法、基于闭环阶跃响应的辨识法以及渐近辨识法，这三种辨识方法各自针对不同的对象：两阶段辨识法在有关控制器知识完全未知的情况下，可以得到真实对象的无偏估计；基于阶跃响应的闭环辨识法则可以处理带有不稳定极点的对象的辨识问题；而渐近辨识法则是基于渐近理论对系统辨识要解决的四个问题，提出了一整套的解决方案。本文中选取一个具有代表性的高度非线性和开环不稳定性的倒立摆控制系统作为研究对象。针对倒立摆固有的特性提出了由两阶段辨识法与闭环渐近辨识法相结合的三阶段辨识法。另外，引入了一种改进的内模控制器结构。该结构将用于稳定对象的标准内模控制器结构，拓展到了可以用于不稳定对象的控制器结构，而且在实际投用中，毋需将其转化为传统控制器形式。本结构一个很大的优点在于可以对控制系统的设定值跟踪特性和抗扰动特性分别进行设计。针对该结构了着重考虑系统的鲁棒性的参数优化整定方法。通过将这种改进的内模控制结构，应用于控制一些典型带时滞的不稳定系统，证明该结构具有整定方法简单、并且在时域性能和鲁棒性之间可以很好的权衡的特点。