论文研究了自适应逆控制的自适应算法和结构，对原来的自适应逆控制进行改进，提出了一些新的自适应逆控制方法，提高了系统的跟踪性能和收敛速度。给出了自适应逆控制在有源噪声控制中的应用，针对它的特点，提出了一种新的噪声控制策略。首先在经典的自适应逆控制理论的基础上，引入了模糊方法，实现了一种收敛过程的时变控制。模糊控制改进了自适应逆控制系统中LMS算法的性能，解决了恒定步长因子带来的收敛速度和失调量之间的矛盾。其次研究了以自适应IIR滤波器为控制器的自适应逆控制方法。给出一种基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制结构。这样就使得自适应算法的计算量得到显著的降低，它同时提高了调节精度，对于参考模型的输出具有着非常优良的跟踪性能。这种结构具有实际应用价值，拓宽了自适应逆控制的应用领域。最后将构造的基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制方法应用到有源噪声控制当中。与传统的有源噪声控制进行了性能比较，证明了自适应逆控制的优越性。另外针对有源噪声控制的特点，着重推导了一种可分离控制器的自适应算法。采用分离控制器的自适应逆控制结构，并使用matlab进行仿真，降噪效果令人满意。