实际工业生产过程中常会出现含有时滞环节的多变量耦合系统,对于这类过程,传统的控制方法通常难以达到理想的控制效果。随着工业控制要求提高而出现的输入变量与输出变量数目不相等的非方形多变量系统,则对控制方法提出了更高的要求。所以,针对这种复杂控制对象提出有效实用的控制方法是当前控制领域的研究热点之一。经过理论研究和现场应用发现,内模控制方法对于多变量耦合系统的控制具有设计简单、调节参数少以及鲁棒性和抗干扰能力强等优点。本文针对多变量时滞系统,以内模控制为基本控制方法,对目前该方法所存在的一些问题提出改进措施和解决方法。本文首先阐述了单变量内模控制的基本原理和设计方法,并对比了时滞环节的几种常见近似方法。之后,分析了多变量系统的特点和解耦方法,为研究多变量内模控制方法打下了基础。其次,研究了基于遗传算法的内模控制器的模型降阶和参数优化问题。针对目前遗传算法在参数优化中目标函数的确定所存在的问题,将局部变权综合评价应用到遗传算法的目标函数中,使其相对于传统的目标函数,具有更加全面、灵活和开放性的特点。此外,针对非方形多变量时滞系统提出一种改进的二自由度内模控制方法。该方法引入广义逆来设计内模控制器,并通过设计闭环传递函数来消除控制器中不可实现的因素。实现了对系统设定值跟踪特性和抗干扰性的单独控制,使控制系统不仅具有良好的解耦性能和跟踪性能,还具备良好的抗干扰性。仿真结果表明了改进的方法无论针对标称系统还是模型失配时的系统,都能有效地提高系统的抗干扰性能,使得输入跟踪性与扰动抑制性能同时达到良好的效果。之后,将基于遗传算法的控制器参数优化应用到改进的二自由度内模控制方法中,并经过仿真分析说明了优化后的控制系统具有更好的控制效果。最后,本文针对基于动态解耦的内模控制器设计过程计算量大且结果复杂这一问题,提出了一种基于静态解耦的简化的非方形多变量时滞系统的控制方法。该方法首先通过对对象模型的稳态增益矩阵求广义逆来较好的解决了非方系统的耦合问题。之后,利用史密斯预估控制结构和内模控制结构的等价关系,将所设计的内模控制器应用到史密斯预估控制结构中。达到了不仅减少了控制器参数,还省去了将内模控制器转化为PI控制器的目的。从而使得改进的方法的控制器设计过程更加直接,并且具有更广泛的应用性。