本文综述了不稳定时滞系统控制方法的研究现状,并提出了几种新的不稳定时滞系统的控制方法。首先,针对不稳定时滞系统提出了一种具有模糊设定值加权的PID控制器设计方法。采用以误差和误差变化率为输入的二维模糊逻辑控制器来在线实时调整PID控制器比例作用部分的设定值加权系数,使系统获得更好的目标值跟踪特性。其次,针对不稳定时滞系统,首先给出了不稳定时滞系统IMC-PID控制器的设计方法,然后提出了一种通过其PID控制器参数获得PI-PD控制器参数的简便方法,该方法简化了PI-PD控制器四个整定参数的选择,改善了系统的目标值跟踪特性。最后,针对一阶不稳定时滞系统,将神经网络和IMC-PID控制方法相结合,提出了基于神经网络的自适应IMC-PID控制方法。通过神经网络的自学习功能在线调整IMC-PID控制器参数,改善了被控对象参数变化对系统性能的影响,增强了系统的鲁棒性和自适应能力。针对典型不稳定时滞系统的理论分析和仿真研究表明了上述方法的有效性。