传统控制理论难以解决复杂非线性系统的分析、建模和控制问题,而模糊控制技术能够方便地利用专家经验及语言信息,进而提供有效的解决方案。T-S模糊系统将线性系统理论与模糊理论相结合,在理论和实际应用领域取得了较大进展,已逐渐成为非线性系统分析和设计所采用的主要方法之一。本文利用Lyapunov稳定性理论、凸优化理论以及线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)技术,研究不确定T-S模糊系统的鲁棒控制问题。如何处理子系统之间的相互关系直接影响到T-S模糊系统设计方法的保守性。以往的相关研究把这些关系概括为单个矩阵不等式,而本文把这些关系表述为更为宽松的一系列矩阵不等式,从而得到了保守性更小的各种控制器设计方法。本文主要内容如下：研究了具有参数不确定性的T-S模糊系统鲁棒镇定问题。条件基于二次Lyapunov函数,并将模糊子系统的相互关系收集到一系列矩阵中。在得出基于LMI的条件基础上,容易得到状态反馈鲁棒镇定的控制器综合。由于只包括一套线性矩阵不等式,控制器设计简单并易于数值求解。研究了基于观测器的具有参数不确定性的T-S模糊系统鲁棒镇定问题。首先利用Lyapunov稳定性理论推导系统的稳定性条件,在此基础上利用双线性矩阵不等式(Bilinear Matrix Inequality, BMI)给出控制器的表示方法,并分两步骤求解。研究了T-S模糊系统的状态反馈H∞控制器设计问题。对于T-S模糊控制系统,提出了更少保守性的状态反馈H∞控制器设计方法；同时把H∞控制器增益存在的充分条件归结为一组线性矩阵不等式问题,该问题可以通过凸优化技术得以解决。论文对各种理论结果进行了仿真研究,从而验证了相应的控制器设计方法的有效性。