随着高速计算机技术以及高度自动化设备的发展,特别是机器人的应用,出现了一类新兴的离散事件系统—高通量筛选系统,该系统将组合化学、基因组研究、生物信息和自动化仪器、机器人等先进技术进行有机组合,创造出一种筛选化合物的新程序,该系统对化合物生物活性的筛选速度已经达到每天几十万样品的数量,通常被称作“高通量筛选机器人”。目前,对于确定性高通量筛选系统的控制已经有大量的工作进行展开,其中,双子代数模型可以同时从时间域和事件域高效地描述和控制系统,提高系统的分析和控制效率。但是高通量筛选系统在实际的运行过程中,可能会受到干扰、自身故障等不确定因素的影响,或者因缺少相应传感器,又或者因无法直接测量,可能需要对一些系统状态设法进行估计观测,继而才能够对此不确定性系统进行优化控制。因此,本文在双子代数模型下,首先对不确定性高通量筛选系统加入观测器,根据余理论获得最优观测器矩阵对此系统进行状态估计。然后通过状态反馈控制与预处理补偿器相结合对该不确定性系统进行优化控制,其中预处理补偿器用来解决反馈控制中期望的性能指标构造要求,提高了控制的效率。最后,通过一个例子验证此控制方法的有效性。