实际工程应用中,被控系统的时变现象普遍存在,而针对这些时变系统控制方法的研究也越来越引起控制界的关注,成为被广泛讨论的热点问题之一。现代控制理论方法以及一些先进的智能控制方法往往是针对一类确定性系统而进行设计或改进的,对于时变环节的考虑相对不充分,相关理论也有待进一步完善。本文采用自适应逆控制方法来解决时变系统的控制问题。该方法利用自适应数字信号处理领域中的相关理论来解决动态系统的控制问题,同时将对象模型的逆作为系统的开环动态控制器,避免了系统闭环所引起的不稳定现象。对于时变系统来说,这种优势显得非常可贵。与自适应控制方法相比,自适应逆控制可以自动跟踪对象的动态变化并减少系统的动态噪声,而不需要对控制器和被控对象做过多的要求与限制。目前,离散系统的自适应逆控制多是基于自适应滤波器进行设计的,本文也将在此基础上,通过对自适应逆控制方法的深入分析,提出几种不同类型的自适应滤波算法,并分别将它们用于时变系统的自适应逆控制。论文主要内容和成果如下：1)简要回顾了时变系统控制方法的发展历史和研究现状,分析了现有时变系统控制方法的性能特点及实现方法。2)提出几种新的凸组合联合自适应滤波算法。由于传统的自适应滤波算法往往会在收敛速度和稳态精度等性能上做出折中,无法同时实现整体性能的最优。而凸组合联合自适应滤波理论的核心思想在于将具有不同特性的滤波器进行凸组合,使其在自适应过程的不同阶段发挥各自的性能优势,同时也可以有效避免传统滤波算法的上述矛盾。本文在传统的联合滤波算法的基础上,分别做出了变步长改进以及降低运算复杂度的改进,并分析了新算法的性能。同时,针对参数及结构不确定甚至时变的系统,提出了基于不同滤波器长度的多级联合滤波算法,并通过实验证明了新算法的优良性能。3)提出改进PSO算法并将其用于ⅡR滤波器的设计。ⅡR滤波器可解决FIR滤波器对时变系统辨识时因相关矩阵的特征值无规律变大而被迫离线训练的问题,同时又降低了在线训练所需的权值向量长度,提升了优化与建模效率。唯一的不足在于其性能曲面是非光滑的,可能存在局部极小点。为解决此类问题,本文将具有全局优化能力的PSO算法用于IIR滤波器的设计,并提出了增强PSO算法全局优化能力且运算复杂度较低的自适应惯性权重合作PSO算法以加强IIR滤波器的性能效果,使其能够更好的用于时变对象的建模与辨识。4)将经过设计和改进的自适应滤波器用于线性时变自适应逆控制系统。通过搭建线性自适应逆控制系统的结构图,分析系统对自适应滤波算法的要求,有针对性地将两类自适应滤波器(即联合滤波器和基于改进PSO算法的IIR滤波器)用于线性时变对象的建模与逆建模过程,并通过大量的仿真实验对比不同的自适应滤波算法对整体逆控制系统性能的影响。5)提出基于联合Volterra核函数的非线性自适应滤波算法,并将这一滤波算法用在了具有非线性时变特性的自适应逆控制系统中。新的联合Volterra核函数滤波算法克服了原Volterra滤波算法计算复杂、运算速度慢的缺点,实现了动态非线性系统的在线跟踪控制。通过仿真分析可以得出,对于非线性复杂时变系统,基于联合Volterra核函数滤波器的自适应逆控制方法均可以快速有效的实现动态对象在线建模与控制,同时实时跟踪非线性时变系统的特征值变化。最后,在总结全文的基础上,对时变系统自适应逆控制方法的未来研究重点和热点问题进行了展望。