这社会经济发展迅猛的时代大背景下,现代化工业控制的发展也在稳步向前迈进。在实际的工控现场,多输入多输出系统普遍存在的同时,约束也比较常见,常规控制的实施可能会存在诸多限制,导致无法满足生产要求,因而对有约束的多变量复杂系统的控制成为近年来的研究热点。寻求系统中的约束问题的解决方案,是本文探究创新的基本要义。在约束内模控制的发展历程中,有一类基于控制器的互质分解的经典抗饱和内模控制结构,对幅值约束具有一定的处理效果,其实质是对约束设计补偿环节。本课题受此启发,重点研究了如何设计补偿来减小约束对系统性能的影响,旨在为约束系统的控制提供新的解决思路。对于控制器参数的整定,本文采用基于性能指标的NPSO优化算法整定方法。对于多变量系统的解耦,一般分为静态解耦和动态解耦,后者效果往往好于前者,本文采用后者中的对角阵解耦方法,来获得理想的广义对象。论文的整体架构都是基于内模控制(IMC)进行的,IMC对系统时滞项有独特的处理方式,并通过整定滤波器参数来获得理想的控制效果。针对系统被控对象具有输入幅值约束,导致系统跟踪性能严重下降的情况,本论文提出了两种补偿器设计方法,一是基于内模控制器互质分解的最优补偿器设计,二是基于反馈补偿的新型内模控制方案。两种方案的设计都是分为两步进行,首先对被控过程设计经典内模控制器,然后再添加补偿环节。本质是延长了控制器约束边界值的输出时间,使系统响应在更长的时间内处于较快速响应的状态,提高了系统的跟踪性能。通过对单变量及多变量系统进行仿真,并采用ITAE和ISE指标对系统性能进行分析,表明文中所提方法在保证系统鲁棒性的同时,具有调节时间短,响应速度快的特点。