随着现代自动控制技术的不断发展，被控对象的结构越来越庞大和复杂，对控制系统性能的要求也不断提高。在实际的控制系统中，随机故障与修复、子系统互联改变、外部环境变化等原因会导致系统结构发生随机突变，Markov跳变系统作为一类同时拥有连续时间和离散状态特性的混杂动态系统，可以很好的解决此类随机问题。Markov跳变系统各模态之间的跳变受转移概率支配，其转移规律遵循Markov过程。由于实际控制过程中的转移概率很难获取，而且在很大程度上影响着跳变系统的稳定性，针对Markov跳变系统转移概率未知的研究成为近年来的热点。
　　另一方面，带有外部扰动不确定性的控制系统广泛地存在于实际生产过程中。扰动的衰减、补偿和抑制问题一直是控制领域的研究热点，已有许多有效的抗干扰控制方法。然而，由于在工程实际中扰动的不确定性无法测量，因此，在控制过程中引入扰动估计技术-基于干扰观测器的控制(Disturbance-observer-based-control，DOBC)，经由前馈通道对扰动进行补偿，从而有效地抑制扰动。在实际的控制系统中，同时出现时滞与执行器饱和现象的情况时有发生，使得系统的结构更加复杂，加大了控制的难度。近年来，针对上述问题已经有了一些优秀的研究成果，但是仍有很大的改进空间。
　　本文在总结前人研究工作的基础上，主要研究转移概率部分未知的Markov跳变系统的DOBC抗干扰控制问题。论文的研究内容如下:
　　(1)针对存在扰动和执行器饱和的Markov跳变系统，给出基于干扰观测器的控制方法。首先，构建干扰观测器来估计由外源系统产生的扰动。其次，基于干扰观测器的输出与系统状态设计反馈控制律，确保闭环系统的随机稳定性。利用Lyapunov稳定性理论，给出了闭环系统随机稳定的充分条件;随后将考虑的问题转化成凸优化问题，利用LMI工具箱得到最优的控制器及观测器增益参数，并通过迭代优化算法求得吸引域的最大估计值。
　　(2)基于干扰观测器，研究存在扰动的时滞Markov跳变系统的随机稳定性分析和控制器设计问题。首先，分别针对定常时滞和时变时滞两种情况考虑带有外部扰动不确定性的时滞Markov跳变系统的随机稳定性控制问题。针对时变时滞的情况，通过构建模态依赖型Lyapunov-Krasovskii泛函并引入自由权矩阵，给出闭环系统的随机稳定性判据，与模态独立的稳定条件相比降低所得结果的保守性，将控制器及观测器增益求解问题转化为带有线性矩阵不等式约束的可行性求解问题。最后通过仿真算例，验证所提方法的正确性和有效性。
　　(3)进一步研究带有扰动和执行器饱和的时滞Markov跳变系统的随机稳定性分析和控制器设计问题。首先，分析带有扰动估计误差的闭环系统的随机稳定性，分别针对常时滞和变时滞构建不同的模态依赖型Lyapunov-Krasovskii泛函并引入自由权矩阵，给出闭环系统随机稳定性判据。将控制器及观测器增益求解问题转化为带有线性矩阵不等式约束的可行性问题，并通过迭代优化算法求解最大吸引域估计值。最后通过仿真算例，验证了所提方法的正确性和有效性。
　　(4)考虑到实际系统中扰动的复杂性(不只存在单一类型的扰动)，针对转移概率部分未知的带有多扰动和执行器饱和的时滞Markov跳变系统构建了多扰动复合控制系统，复合控制方法将DOBC控制方法与H∞控制相结合，用来抑制和衰减带有摄动的外源系统扰动和范数有界扰动。当系统带有变时滞时，在得到复合控制系统随机稳定判据的基础上，求得了满足H∞性能准则下的状态反馈控制器及观测器存在条件。在此基础上，进一步推广到同时存在时滞与执行器饱和的情况，给出了满足H∞抑制水平γ的稳定条件，并通过迭代优化算法求解最大吸引域估计值。最后通过仿真验证了所得结果的正确性和有效性。