混沌现象是确定性非线性系统表现出的一种类随机行为。混沌作为非线性科学的最重要成就之一，在过去的四十年中得到普遍的重视和广泛的研究。近年来，如何应用混沌这种复杂现象成为人们研究的焦点，而混沌的控制和反混沌控制正是这一研究的基本问题。针对这一基本问题，本文回顾了混沌学研究的发展历程，指出了混沌学研究的主要方向。说明了混沌控制和反混沌控制的基本概念，综述了混沌控制和反混沌控制的一些现有方法，分析了各自的优缺点。在此基础上，进行了混沌控制和反混沌控制的研究。混沌系统的多样性决定了控制方法的多样性，针对特定的对象和控制要求，寻找有效可行的控制方法是一项十分有意义的研究工作，也是本文的一个出发点。 针对表现出混沌运动的非线性系统，提出基于反馈线性化的轨迹跟踪控制方法来进行混沌的控制。在该方法中，首先采用反馈线性化方法将非线性系统转化为线性系统，再针对反馈线性化后的线性系统设计轨迹跟踪控制器，实现被控对象对于连续变化给定信号的跟踪控制。该方法的控制目标可以是时变函数或平衡点，控制不受初值限制，对模型误差和测量噪声具有一定的鲁棒性。针对连续混沌系统、液位控制系统中的混沌、轧制过程中的混沌现象的仿真研究表明了该方法的正确性和有效性。同时该方法可以实现混沌的同步和反混沌控制。西安理工大学博士学位论文 针对基于局部线性化的最优控制方法存在的问题，采用基于反馈线性化的最优控制方法对液位控制系统中的混沌现象进行了最优控制。仿真结果表明了结论的正确性和算法的有效性。 针对一类不确知数学模型的混沌系统，根据混沌系统的输入输出数据，采用径向基函数(RBF)神经网络学习混沌系统的动态特性，设计控制器时，采用RBF神经网络将原系统的动态特性完全抵消，然后按照控制的要求给系统设计一个新的动态特性使其跟踪控制目标，从而实现了混沌的控制和同步。同时研究了径向基函数神经网络建模误差对控制的影响，给出并证明了相关定理。针对Logistic和Henon系统的仿真表明了理论分析的正确性和该方法的有效性。 采用模糊神经网络洲触被控系统的动态特性，将训练好的神经网络应用于逆系统方法中，实现了混沌系统的控制和混沌化控制。研究了解识误差对混沌控制和混沌化控制的影响，给出了两个相关定理和证明。仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。 研究了三种典型拓扑结构的电力电子变换器闭环工作时的混沌现象，针对工作在电流断续模式(DCM)下的BOOST变换器中的混沌现象，分析了其数学模型，并采用轨迹跟踪控制方法进行了控制，仿真结果表明了该方法的有效性。 研究了永磁同步电动机中的混沌现象，针对原有混沌控制方法的不足，提出延迟反馈方法控制永磁同步电动机中的混沌现象，该方法简单、易行、有效，仿真结果表明了理论分析的正确性。 提出采用非线性反馈控制永磁同步电动机中的混沌现象，该方法的控制目标更符合实际系统要求，对噪声和模型误差有较强的鲁棒性。仿真结果表明了该方法的有效性。 这些研究大部分针对实际工程对象，讨论了初始条件的限制，模型误差和噪声的影响，控制目标的要求，控制的鲁棒性，不确定模型的处理等问题。这些方法对于控制和利用混沌现象具有重要意义。