对于一个多输入多输出系统，耦合是指两个或两个以上的被控变量（输出）存在相互作用而彼此影响。从模型的角度来讲，系统的传递函数矩阵不是对角阵的系统就是耦合系统。

从控制理论的角度解释，解耦控制分两个步骤。第一步，使用补偿算法来消除各被控变量耦合作用，使（解耦后）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。从数学上说，解耦补偿就是把一个非对角传递函数矩阵变成一个对角矩阵。第二步使用单变量控制技术，多为PID控制，为解耦后的对角系统设计单变量控制器。注意，就算第二步的PID设计不需要模型，第一步的解耦补偿是需要被控对象的数学模型的。

在工程应用中，上面两步又常常是倒过来的。第一步，控制工程师对多变量耦合系统进行输入输出配对，一对叫一个回路，并设计相应的单变量PID控制器；第二步，对各回路的耦合作用进行“前馈补偿”，其实就是解耦补偿，很多只是静态补偿。两步都没用使用显式的模型，只是通过试错实验。电厂的协调控制就是这样做的。由于测试是闭环的，又是多变量，做起来很复杂。这种方法，把技术做成了艺术，悟性强的工程师可以掌握，悟性差的人一辈子也学不好。

从控制学科发展史的角度来看，解耦控制是在多变量控制理论和方法成熟之前的阶段性理论和方法。对于多变量被控对象，现在有多种基于模型的控制理论和方法，比如LQG，鲁棒控制和模型预测控制。这些本质多变量的方法，不需单独考虑解耦补偿，一般来说，他们都自然包含解耦功能，控制品质要高于解耦控制。1980年代以来，控制学术界关于解耦控制的研究已经很少。在工业预测控制界，大家也不谈什么解耦。但在基于PID的传统控制界，由于耦合问题不好解决，大家总是谈论它。

系统辨识中的“解耦“问题

我在讲多变量系统辨识时，常有人问我多变量系统辨识中是怎么解耦的。这把我整得很丈二和尚。我就反问：”解耦是个控制问题，你怎么把它弄到辨识这里了？“ 其实，他(她)的问题是：怎样从一组多变量测试数据中辨识出每个传递函数的模型，即多变量系统的可辨识性问题。然后，我用比喻的方法回答该问题：如果单变量系统辨识是解单元未知数方程，多变量系统辨识就是解多元未知数联立方程，没什么神秘的。