随着工程技术的不断发展,涌现了很多关于广义系统的研究成果,这些成果已应用到现代科学的不同领域。虽然广义系统的应用得到了学术界和工程界广泛的认可,但目前工程技术的复杂度越来越高,控制系统难以用一个正常系统或简单的广义系统描述清楚,为了更好的解决这个难题,各国学者把研究的重点逐步由广义系统延伸到非方广义系统。非方广义系统与广义系统一脉相承,广义系统的许多研究成果在一定条件下,大多可以移植到非方广义系统上。　　 由于Kalman估值器具有结构简单、性能优越、易于实现等诸多的优点,所以将经典Kalman理论与非方广义系统相结合具有重要的应用价值。如何将经典Kalman滤波理论应用到非方广义系统的状态估值问题中是本文研究重点和方向。　　 本文基于经典Kalman滤波理论,研究了非方广义系统Kalman状态估计问题。主要内容和研究成果包括如下几个方面:　　 一、在非方广义系统正则和完全可观条件下,将非方广义系统转换为等价正常系统。结合经典Kalman滤波理论,推导了非方广义系统非降阶Kalman状态滤波器、预报器和平滑器。　　 二、在非方广义系统正则和强可控条件下,利用广义逆理论和奇异值分解理论,把非方广义系统转化成等价正常系统；再利用Kalman经典滤波理论,提出了非方广义系统降阶Kalman状态估值器。　　 三、利用Taylor级数展开法将非线性非方广义系统线性化；再利用奇异值分解方法将线性化后的非方广义系统降阶为等价正常系统,基于Kalman滤波理论,得到非线性非方广义系统Kalman状态预报器、滤波器。　　 大量的数值仿真例子验证了上述算法的正确性和有效性。