RTD-A控制器(Robustness,Tracking,Disturbance rejection—overall Aggressiveness,以下简称RTD-A)是一种结构相对简单而控制性能十分优异的新型控制器形式,具备参数整定意义明确,实施方便,鲁棒性强等诸多优点。RTD-A控制器主要由三部分组成:对象辨识模型,误差预测更新,目标函数优化计算组成。目前,关于RTD-A控制器的研究还仅限于单变量系统之中,对于多变量系统未有相关报导,因而本论文的重点研究是RTD-A控制器在多变量系统中的扩展应用以及控制器参数的整定优化等相关内容。论文中,首先针对单变量RTD-A控制器算法原理进行了详细论述,然后通过仿真实例探讨了控制器四个整定参数的意义及在控制系统中各自所起的作用,最后通过仿真实例与内模PID控制器在控制性能上进行对比,检验该控制算法的有效性。对于RTD-A控制器在多变量系统的研究中,从理论上成功地推导出了多变量RTD-A控制器算法公式,并对推导结果的正确性给出了理论上的数学证明。在仿真实例中,将本文推导出的多变量RTD-A控制器分别与单变量RTD-A控制器还有内模PID控制器进行了控制性能对比,验证了该推导算法的正确性和优越性。在RTD-A控制器参数整定优化部分,引入粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,以下简称PSO),该算法的原理是依据每个粒子对环境的适应度将个体逐步移到较优的区域,并最终搜索、寻找到问题的最优解。本文将该算法应用在RTD-A控制器参数的优化上面,成功地解决了手工整定参数问题。仿真实例效果表明:PSO优化算法可获得很好的参数优化效果,具有较好的实用性。