分析多变量控制系统的设计原则和难点时，需要从多变量系统的基本特性出发，考虑到多个输入与多个输出之间的复杂交互，这决定了其设计原则和面临的挑战。多变量控制系统的设计原则通常包括以下几点：

1. 解耦控制：在多变量系统中，一个输入的变化往往会影响多个输出，这就需要通过解耦控制消除或减少这些交叉影响，使得每个控制器主要影响其对应的输出。解耦可以通过增加额外的控制回路或调整控制律来实现。

2. 鲁棒性：多变量系统通常工作在变化的环境中，因此需要设计具有高鲁棒性的控制器，以确保在参数变化或外部干扰下系统性能不受太大影响。可以通过引入反馈控制、自适应控制等技术提高系统的鲁棒性。

3. 优化目标：确定系统的性能指标（如响应速度、稳态误差、能量消耗等），并尽量满足这些指标。优化目标的选择应考虑系统的实际应用场景和需求。

4. 预测控制：对于存在较大延迟或多变量间有强交互作用的系统，采用预测控制技术可以有效提高控制性能。预测控制通过建立系统的预测模型，提前计算出未来的控制动作。

5. 系统辨识：准确的系统模型对于多变量控制系统的分析与设计至关重要。通过系统辨识方法确定模型参数，可以为控制策略的设计提供基础。

在多变量系统中，交叉影响是设计过程中面临的主要难点之一。解决这一问题的方法主要可以从以下几个方面考虑：

• 动态解耦：动态解耦是通过引入适当的补偿器来动态地调整各个控制回路之间的关系，减少相互之间的干扰。设计适当的解耦控制器需要考虑系统的动态特性和非线性特性。

• 非最小相位补偿：对于存在非最小相位零点的多变量系统，可以设计预滤波器或者后滤波器来改善系统动态性能，减少稳态误差。

• 自适应控制：利用自适应控制技术，控制器可以根据系统的实时状态在线调整其参数，有效应对系统参数变化导致的交叉干扰。

• 多目标优化：面对复杂的多变量系统，可以采用多目标优化方法来综合考虑系统的多个性能指标，通过合理的权衡找到最优解。

• 智能控制：如模糊控制、神经网络控制等，这些方法能够处理非线性、不确定和复杂的多变量系统，通过模拟人类的决策过程或学习过程来优化控制策略。

综上所述，多变量控制系统的分析与设计是一个复杂的过程，需要综合运用多种方法和技巧来解决系统中存在的交叉影响等问题。