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毕业论文调研报告范文篇1内容摘要
焊接过程控制的目的在于获得良好的焊缝，焊接过程控制的发展与过程控制理论的发展过程是密不可分的，在当今焊接领域的控制科研与实践中，每一项优秀成果的取得无不体现这控制理论对实践的指导作用，都是控制理论与具体的生产实践相结合的产物。
焊接过程是存在高噪声干扰、较大的时滞和动态突变性的复杂过程，在很多情况下，焊接过程的准确的数学模型是无法得到的，而且在弧焊过程中，影响焊接质量的因素并不是唯一的，而是多种因素或多个变量在共同决定焊接过程的稳定性和质量的稳定性。
其中耦合就是焊接过程中存在的一种较严重的现象。
焊接过程是各个环节协调地进行工作，一个过程变量的变化必然涉及到其它过程变量的变化。
如果对象存在耦合，就会降低控制系统的调节品质，耦合严重时会使系统无法投入工作。
因此耦合因素的存在也是提高系统品质的一个障碍。
如果不消除多变量控制系统中这些变量之间相互耦合关联的影响，就难以达到控制目的。
因此，解耦控制问题是控制理论研究的一个重要课题。
自六十年代以来，多变量过程控制理论受到了广泛的注意，并且很多研究成果已经成功的应用于实践。
目前，这个理论已成为过程控制理论中的一个重要领域，而且，就其内容的深度而言，人们也普遍的认为，它是过程控制理论中最难的理论领域之一。
说它高级，是因为能有效的对一些含有多个互相关联的变量的生产过程实现统一的控制，而这种功能常常是不能借助于一些人为的单变量过程控制系统来完成的。
说它复杂，是因为它比单变量过程控制系统需要一些更复杂的设备，从而使系统的结构变得复杂。
因此，如何用多个操作变量控制焊接过程，以得到良好的焊缝质量，这一问题引起了许多学者的注意。
本文将针对热风回流焊过程的实际，提出多变量模型的解耦控制方法，结合了回流焊机模型中多回路之间的强耦合，非线性以及时变，引入了几种解决方案。
关键词神经网络，解耦控制，回流焊，多变量
第一章热风回流焊机的研究现状及发展趋势
1.1热风回流焊技术工艺简介
由于回流焊工艺具有再流动及自定位效应等特点，使回流焊工艺对贴装精度要求比较宽松，比较容易实现高度自动化与高速度。
因此在现代SMT中回流焊技术应用非常广泛。
回流焊又称再流焊，通过重新熔化预先分配到印制电路板焊盘上的膏状软钎焊料，实现表面组装元器件焊端或引脚与印制电路板焊盘之间机械与电气连接的软钎焊。
典型回流焊分为四个工作温区，回流焊接典型温度曲线如图1.1所示。
当PCB进人预热区（干燥区）时，焊膏中的溶剂和气体蒸发掉;同时，焊膏中的助焊剂润湿焊盘、元器件端头和引脚;焊膏软化、塌落、覆盖了焊盘;将焊盘、元器件引脚与氧气隔离。
PCB进人保温区时，使PCB和元器件得到充分的预热，以防PCB突然进人焊接高温区而损坏PCB和元器件。
当PCB进人焊接区时，温度迅速上升使焊膏达到熔化状态，液态焊锡对PCB的焊盘、器件端头和引脚润湿、扩散、漫流或回流混合形成焊锡接点。
PCB进人冷却区，使焊点凝固，此时完成了再流焊。
其按加热方式不同可有红外线加热、饱和蒸汽加热、热风加热、激光加热等方式。
其中以红外线和汽相加热使用最为广泛。
1.2热风回流焊仿真模型的研究
1.2.1回流焊建模现状
热风回流焊仿真模型一般是在分析再流焊加热机理的基础上，探讨红外加热、对流加热两种热传递形式，建立再流焊加热过程的热模型及相关的焊接炉、PCB板与元器件的几何结构与材料模型，运用数值分折方法（如有限元方法），实现再流焊焊接工艺的仿真与预测。
比较有代表性的就是F.Sarvar和PConway建立的Loughborough模型系统，该模型系统运用了SDRCI-DEASMaster系列有限元包装，包括前后处理和MaYa热传输技术TMG热模型发生器有限微分方法，自动模型结构和分析结论的后处理，TMG自动把有限元模型转化成有限微分表示。
TMG也可以运用复杂技术促进模型解决比如工艺设置的有效表述以及提供方式以定义分析参数。
根据传热方式对炉子进行了建模。
IR+Hot的炉子，其内部传热方式有对流、辐射和传导等。
对PCB以及元件的建模重点是对关键材料特性进行了确定，比如热容、发散率、热导率、密度等，分析显示热容是最具影响力的参数。
而物理建模方面，PCB被描述成合适网格密度的壳结构。
具体如下：
（1）对再流焊炉的仿真。
再流焊加热方式是非常复杂的，主要有对流、辐射、传导等形式，以及在不同的形式下，不同环境或工艺参数对其加热效果的影响。
通过用软件对再流焊炉进行仿真，重点探讨各种传热方式与相关工艺参数之间的关系（如气流速率、传送带的速率等对热效应的影响），建立再流焊炉的仿真模型。
（2）对PCAs的几何形状的仿真。
再流焊炉、PCB板、元器件结构是复杂多样的。
再流焊炉膛内的三维结构和各个温区的长度对PCB板及其待贴装的元器件的加热有很大的影响，并直接关系到加热方式对再流焊工艺的影响。
PCB板的外型尺寸对再流焊工艺也有重大影响，尤其是在传输带上从一个加热区向另一个加热区过度时温度场的变化，对PCB板变形的影响。
元器件的尺寸对加热方式的影响很大，如假设某一元器件较高，其由红外加热方式所得热量和其对周边元器件的相应影响也很大。
对于SMT组件中的小件，如小电容、小电阻用一个节点来表示（1D）;对于外型是长窄型的元器件（如小晶体管）用一段线形或一长方形来表示（2D）;对于体型大而且结构复杂的元器件用立方盒体来表示（3D）。
基于以上分析用仿真软件建立焊接炉结构、不同的PCB结构以及元器件外型结构来分析对热效应的影响，并建立相应的结构模型。
如图1.2所示。
图1.2简化的PCAS的2D模型
（3）对材料特性和表面特性的仿真。
PCB板、元器件的材料是复杂的，包括有机物、金属和陶瓷等材料。
由于PCB板、元器件又都包含多种材科，而不同的材料具有不同的热特性;并且即使是同一材料，其比热值与温度之间呈现非线性关系。
这些主要的热特性参数包括热容量、密度、发射率以及热导率等。
因此在建立材料模型时，建立相应的材料特性库模型。
表面特性与热传导息息相关的一个特性，其外面的颜色、光洁度等等对红外和热风加热的影响很大。
根据传热学的相关理论建立相应的数学模型。
FSarvar和PConway的组件温度曲线仿真结果与实验结果对比如图1.3所示比较一致。
图1.3组件温度曲线仿真与实验对比图
（4）上述系统从ECAD中读取文件，并分别依据设计文件与所用的焊接设备从元器件库与再流焊炉库中选取相应的元件与再流焊炉，同时输入相应的材料特性，形成组装几何模型;然后输入设计温度曲线，在定义分析参数的情况下进行再流焊工艺的仿真与分析，并通过后置分析评价，给出相应的处理意见，重新输入仿真系统，直到得到理想的仿真结果为止。
从而完成焊接温度曲线的设置。
1.2.2再流焊工艺建模与仿真存在的问题及前景预测
将人工智能技术引入再流焊焊接工艺的预测仿真系统，人工智能领域的新进展，包括模式识别、专家系统，甚至人工神经网络研究的进展，将为制定再流焊焊接工艺向智能化发展方向提供基础。
这些对于提高系统的适应性与分析精度大有好处。
特别是引入如神经网络的自学习功能，将大大改善系统的性能。
即运用模式识别（或分类）技术和专家系统，在把大量的已知再流焊焊接工艺的各种特征量（如温度曲线）输入样本库，使机器可能接受人的经验（专家的经验）并具备自学习之后，即具备了自动制定再流焊焊接工艺的能力，并可通过不断的学习，使这种能力不断提高。
以上再流焊工艺模型都是基于热分析建立的分别对再流炉（包括红外再流炉和红外加强风再流炉）和PCB组件进行分别建模，以分析PCB组件在再流炉中的热反应，结合有限元方法对其进行热模拟仿真，但该方法存在一些难点：
1）热传输方式的多样性在一个再流焊炉中发生的热传输有炉子上下热板间的辐射、PCB相邻贴装件之间的辐射、PCB板表面的辐射交换、炉子空气的对流交换、贴装件和PCB板之间透过空气空隙的对流和传导、其他表面比如炉壁等的辐射交换。
此外，空气速率、传动带速率等也都对PCB组件的热反应有非常重大的影响。
2）几何结构的复杂性再流炉、PCB、元器件结构的复杂多样性及其相互影响，增加了对热分析的难度。
如今再流炉有红外再流炉、红外加强风再流炉、充氮气再流炉，有些再流炉在冷却阶段还加上了强风空冷。
随着元器件的小型化，
PCB以及元器件集成度越来越高，结构也越来越复杂。
3）PCB、元器件的材料复杂性由于PCB、元器件都包含多种材料，而不同的材料具有不同的热特性，即使是同一材料，其比热值与温度之间呈现非线性关系。
因此在建立材料模型时，同样必须通过多组试验建立不同材料的热特性参数，建立相应的材科特性库。
此外，由于焊点失效也是产生产品不合格的重要因素，也要对其进行模拟和热分析。
影响焊点成形的因素也有很多因而对其建模也有一定难度。
由于所存在的各种复杂以及不稳定因素，国内外建立的这些模型存在着一些假设因而仿真结果与实际工艺结果还不是很吻合，需要进一步改进与修正。
可以预见今后的发展趋势为：
1）智能化
将人工智能技术引入上述仿真系统，对于提高系统的适应性与分析精度大有好处。
特别是在第二种方法建立的系统中，由于目前的系统仅与上一次的测验结果相关，有很大的局限性，如果引入如神经网络的自学习功能，将大大改善系统的性能。
2）虚拟仪器化
上述系统可在独立的计算机上进行虚拟设置，仿真出在该设置下的焊接温度曲线，对比该曲线与理想的温度曲线，依据各环境参数与工艺参数与实际的温度曲线之间的关系修改设置，直到获得满意的温度曲线为止。
3）系统化
即将再流焊仿真系统与SMT其它组装仿真系统、焊接质量评价系统、焊点可靠性分析系统等集成一个大系统，同时引入并行工程的有关思想，实现虚拟组装系统。
该系统可用于在保降组装质量前提下的*DE产品设计与组装工艺设计。
第二章多输入多输出温度控制系统的研究
2.1回流焊机研究现状
随着电子产品竞争的日趋加剧，生产的不确定因素不断加大，需要经常调整产品的产量以及不同产品的类型。
为此对电子元器件的贴装、焊接设备提出了更高的要求，即要求其能够实现各类精细元器件贴装、焊接的技术，又要具有良好的灵活性，以适应当前千变万化的生产制造要求。
近年来，表面贴装技术（SMT）发生了巨大的变化，如生产标准的改变、新型焊膏的使用、不同基材的出现，以及元器件本身材料和设计的革新，都给回流焊接工艺提出了新的要求，一个总的趋势就是要求采用更先进的热传递方式和控制方式，达到节约能源，均匀温度，适合双面板和新型器件封装方式的焊接要求。
我国在电子组装工艺技术方面研究与应用还是有相当实力，特别是近几年来随着大型的中外合资电子公司的增加，其工艺水准基本上达到与国外同步水平。
目前国外制定再流焊工艺，主要是采用仿真的方法来获得的。
对再流焊焊接工艺的建模、仿真、预测与控制研究主要有两种方法：
一是，主要以FSarvar为代表的研究的预测系统具有一定的代表性，是在分析加热机理的基础上，建立包括焊接炉结构、元器件类型与材料、传热方式等相关内容在内的再流焊工艺模型，并以此为基础的仿真、预测和控制的研究;二是以Inter公司在该方面的研究为代表的，基于统计过程控制（SPC）原理，设计数据采集记录自动分析仪，并以此为基础建立再流焊工艺控制与预测。
回流焊机作为一个典型的多输入多输出温度控制系统，下文将介绍多输入多输出控制系统的研究现状及发展趋势。
2.2多输入多输出系统的研究
2.2.1有约束的模糊预测解耦控制法
广义预测控制（generalizedpredictivecontrol，GPC）已经成功的应用于工业过程。
由于在实际过程中，输入量常常受到物理条件的制约，因此研究输入受限的GPC具有现实意义。
通常是用非线性规划方法来求解受约束的控制问题
[2]，但其计算量却随约束条件个数的增加而呈指数规律增加。
文献[3]在控制约束满足一定合理条件下设计了一种简便的预测控制算法，保证了系统的稳定性，
调研报告第二章多输入多输出温度控制系统的研究
降低了计算的复杂度。
文献[4]通过引入一个输入柔化因子，避免了用非线性规划方法求解约束优化问题，但它们都只针对单变量线性系统。
文献[5]考虑了有约束条件下多变量系统的GPC控制问题，但其计算量很大。
由于多变量系统的输入输出之间往往存在严重耦合现象，使得控制过程中可调参数较多，参数选取复杂，难以获得满意参数值。
为此，文献[6～8]分别针对多变量线性系统提出了模型算法解耦控制、动态矩阵解耦控制和广义预测解耦控制，但这些方法都没有考虑对变量的约束。
实际控制系统一般都是复杂的多变量非线性动态过程，而预测控制本质上是基于线性模型的预测。
T2S模糊模型对非线性函数具有充分逼近能力，本质上是非线性的，但其规则后件部分采用线性方程式表示，便于应用传统的控制策略，为解决非线性系统控制问题提供了新途径[9]。
文献[10～13]针对单变量系统提出了基于T2S模糊模型的预测控制。
文献[14]首先对多变量非线性系统用基于模糊聚类算法[12]和正交最小二乘算法[13]的T2S模糊模型进行逼近，在每个采样点用辨识好的模糊规则对系统进行局部动态线性化，再将该模型对角解耦为多个单输入单输出（SISO）子系统，进而对其采用带输入约束的GPC算法。
该算法充分考虑了输入变量及其增量均受约束的情况，且在很大程度上削弱了变量之间的耦合。
2.2.2多变量模糊控制系统的前馈解耦法
近年来，模糊解耦研究有了一定进展，国内外学者提出的模糊解耦法可归纳为直接法和间接法[15]。
直接解耦法，即对控制对象进行解耦，如徐承伟提出的模糊关系系统的串联补偿解耦和反馈解耦，杨辉提出的用多个单变量模糊控制器来表示一个多变量模糊控制器等;间接解耦法，即对控制器解耦，有代表性的为Gupta等人提出的多变量模糊控制规则的子空间分解法，后经王殿辉、Kiszka和GJJeon等多人改进。
上述各种方法，有的需要从理论上进一步研究和完善，有的解耦关系复杂，不适于在工程实际中应用。
近年来，由于模糊控制在工程中的应用日益广泛，故迫切要求寻找简便有效的多变量模糊解耦方法。
文献[16]提出模糊相干系数去耦法，并应用于烟叶初烤过程，其相干系数的求取依赖于经验。
文献[17]应用模糊控制理论研究了一种无需对象模型的模糊解耦自适应方法，能对多变量系统实现有效的静态解耦控制。
长期以来，经典前馈解耦法以其算法简单有效获得了广泛应用。
它把某通道控制器的输出对另外通道的影响看作扰动作用，应用前馈控制的原理，解除控制回路间的耦合，该方法解耦环节在控制系统中的接入位置是在控制器与控制对象之间，设计时，先按各通道控制对象特性设计各主控制器，然后考虑解耦设计
（BoksenbomHood钱学森方法）。
其优点是：
各解耦可单独实现，给整定带来极大方便;解耦设计不会加重主通道控制器的负担;系统结构简单，实现方便，容易理解和掌握。
经典前馈解耦法是基于被控对象的数学模型，在不确知被控对象数学模型的模糊控制系统中不能直接应用。
文献[18]基于前馈解耦的思想和神经网络理论提出多变量模糊控制系统的前馈解耦法，可利用BP算法进行在线学习求取其解耦关系，该方法算法简单，能实现静态和动态解耦。
2.2.3模糊解耦自适应控制法
模糊控制是一种具有强鲁棒性的控制方法，许多学者从80年代开始研究模糊解耦控制问题，提出了一些控制方法，导得了一些结论。
然而许多结果还只是理论推导，所提的方法实际应用非常困难，工程中难以实现。
文献[19]提出了一种无需对象模型的简单有效的模糊解耦控制方法，它既使系统实现鲁棒解耦控制，又使系统具有较强的自适应能力。
该方法具有如下特点：
1）控制系统的设计不需要对象模型，方法简单，便于工程应用，特别适用于对象模型难以确定，而又需要实现解耦控制的情况。
2）能对多变量系统实现有效的静态解耦控制。
3）采用这种方法设计的系统，具有较强的自适应能力，鲁棒性校奸，抗干扰能力较强。
2.3多变量控制系统解耦控制研究的展望
随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计。
其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。
其发展主要以Morgan于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法及Rosenbrock于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法为代表，但这两种方法都要求被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。
近年来，随着控制理论的发展，多种解耦控制方法应运而生，如特征结构配置解耦、自校正解耦、线性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解耦等等。
解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。
文献[20]针对解耦方法进行了概述，并分析了其应用现状。
从以上各种方法介绍中可以看出传统解耦方法在理论上研究得较为深入，但各方法都存在一些尚待解决的问题，,除前面提到的以外，还有如：
时延系统的纯时延部分无法从对象传递函数中分离出来，造成动态响应性能与控制目标有所差异，尤其高频部分受ij（对象传递函数中的时延参数）影响较大。
这些方面都
需要在今后的研究工作中进一步完善。
奇异值分解应用于多变量系统的控制使解耦性与鲁棒性两大要求同时满足。
目前已有RFN法，LQR/LTR法等，研究表明，继续使奇异值理论应用于多变量解耦是很有意义的工作，是当前控制系统设计的一大研究方向。
自适应解耦与智能解耦都是以传统解耦理论为基础，更侧重于控制器的研究。
这两类方法更多采用了试探、优化的方法来设计控制器，因而在理论研究上还十分欠缺，在系统可解耦性的证明、解耦算法的稳定性、收敛性的证明等方面，都还有大量的工作要做，是一个很有发展前途的方向。
在解耦控制器的应用上，3维以上系统还很难达到令人满意的效果，尚待进一步探讨。
另外，在网络结构和算法的改进上，也值得继续深入研究。
第三章回流焊的解耦控制设计方案研究
3.1解耦控制的现状
在现代化的工业生产中，不断出现一些较复杂的设备或装置，这些设备或装置的本身所要求的被控制参数往往较多，因此，必须设置多个控制回路对该种设备进行控制。
由于控制回路的增加，往往会在它们之间造成相互影响的耦合作用，也即系统中每一个控制回路的输入信号对所有回路的输出都会有影响，而每一个回路的输出又会受到所有输入的作用。
要想一个输入只去控制一个输出几乎不可能，这就构成了耦合系统。
由于耦合关系，往往使系统难于控制、性能很差。
所谓解耦控制系统，就是采用某种结构，寻找合适的控制规律来消除系统种各控制回路之间的相互耦合关系，使每一个输入只控制相应的一个输出，每一个输出又只受到一个控制的作用。
典型的解耦控制系统结构示意图如图3.1所示。
图3.1解耦控制系统结构图
解耦控制是控制理论中最早的问题之一，它的设计思想几乎与控制学科同时产生，解耦控制思想最初狭义的提法是不相干控制原则。
它是由Rkosnebmo和Hoodl1ol提出来的，他们最先将矩阵分析法应用于多变量控制系统分析，分析了有关飞行器控制的问题，即如何通过分别控制燃料与推进器叶片角度来控制飞行器发动机的速度与功率，并使这两个控制系统互不干涉。
1964年Morgna在现代控制理论的框架下正式提出了MIMO多输入多输出线性系统的输入输出解耦问题，即无交互系统的设计问题。
在多变量控制理论和实践中，不同的输入和输出之间存在着耦合，即系统的第一个输入量不但会对第一个输出量产生影响，而且还会影响到其他的输出量。
这样就造成了控制系统设计和实际操人们提出了解耦控制问题，即如何通过外部控制手段（如状态反馈）将多变量系统解耦，变成若干个互相独立的单输入单输出系统，从而可用单变量控制的各种成熟技术来完成系统的设计。
3.2传统解耦控制方法介绍及其应用
传统解耦方法以现代频域法为代表，也包括时域方法，主要适用于确定性线性MIMO系统。
包括对角矩阵法、相对增益分析法、特征曲线分析法、状态变量法、逆奈氏阵列法等。
实现解耦控制的思想是通过解耦补偿器的设计，使解耦补偿器与被控对象组成的广义系统的传递函数矩阵为对角阵，从而把一个由耦合影响的多变量系统化为多个无耦合的单变量系统。
但解耦设计方法中补偿阵严重依赖于被控对象精确的数学模型，而被控过程通常是时变和非线性的，因此一个线性的、定常的解耦补偿网络在被控过程发生工作点变化时，由于不具有适应性，很难保证控制品质，甚至导致系统不稳定。
此外，由于被控过程往往具有纯延迟和单位圆外的零点，因此完全解耦补偿阵存在着可实现的问题。
在工程中，完全解耦长期被弃置不用，代之以解耦系统的简化，从而产生部分解耦、单向解耦的方法。
这实际上是以牺牲系统的动态性能来保证系统稳态的解耦性能。
由于静态解耦同样涉及到静态增益匹配、汇整的问题，也同样涉及到增益的适应性问题，因此系统的鲁棒性也难以保证。
传统解耦方法主要包括：
1）逆奈氏阵列法
逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿，使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。
由于正规阵特征值对摄动不敏感，因而有较强的鲁棒性，其应用广泛。
当然，当正规阵的上（下）三角元素明显大于下（上）三角元素时，可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性，同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势，因此需反复调整补偿器的参数，使设计结果真正符合对角优势。
2）特征轨迹法
特征轨迹法是一种分析MIMO系统性态的精确方法。
当采用其中的增益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时，其精确性难以得到保证，因而工程应用有限。
倘若采用并矢展开法，则可利用其对角分解中变换矩阵与频率无关的特性解决补偿器工程难以实现的问题,但要求被控对象能够并矢分解，往往此条件难以满足，因而工程中应用不多见。
3）序列回差法
该方法是将补偿器遂个串入回路构成反馈，易于编程实现。
从解耦的角度看，类似二角解耦，但其补偿器的确定方法并不明确，不能实现完全解耦合。
4）奇异值分解法
包括奇异值带域法和逆结构正规则化法。
主要是先绘制开环传递函数的奇异值图，采用主增益、主相位分析法或者广义奈氏定理来确定主带域与临界点的关
系从而判别系统的鲁棒稳定性，特别适于无法特征分解或并矢分解的系统。
它是近年来普遍使用的方法之一。
此外，还有一些比较成功的频率方法，包括相对增益法、逆曲线法、特征曲线分析法。
以上解耦方法中，补偿器严重依赖被控对象的精确建模，在现代的工业生产中不具有适应性，难以保证控制过程品质，甚至导致系统不稳定。
即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦，也不能实现完全解耦，而目辅助设计的工作量很大，不易实现动态解耦。
3.3解耦控制的新发展
3.3.1自适应解耦控制法
对于MIMO的不确定性问题，多变量自适应解耦控制的研究为这类问题的解决提出了可行性方法。
多变量自适应解耦控制方法是将被控对象的解耦、控制和辨识结合起来，可以实现参数未知或时变系统的在线精确解耦控制。
自适应解耦的方法将耦合项作为可测干扰，采用自校正前馈控制的方法，对耦合进行动、静态补偿。
对最小相位系统，采用最小方差控制律可以抑制交连，对非最小相位系统，可以采用广义最小方差控制律。
只要最优预报和性能指标函数中含有耦合项，就可以达到消除耦合的目的。
上述解耦方法设计时需求解Diophantine方程，而方程的求解，未知数个数会少于方程个数，因此解出的只能是最小一乘解，即近似解。
如果增加静差
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