作为一类重要的混杂系统,切换系统能够有效地描述由一般线性模型无法刻画的实际复杂系统,如电力系统、无线传感器网络等人类当今社会最关注的领域,针对它们的控制与估计问题是控制领域的研究热点之一,目前已取得了不少研究成果。尽管如此,一方面,多数这类系统均不可避免地存在时滞和非线性等可能导致系统性能下降的因素；另一方面,除了实际建模所带来的不确定性,系统还必然受到来自外界的、统计特性未知的干扰。本文重点考虑上述多重因素影响下,切换系统的鲁棒估计问题。本文分析了切换系统与一般系统的本质区别,基于Lyapunov稳定性理论,采用平均驻留时间方法,对受限切换规则的系统提出了相应的滤波器设计方法,并推导了驻留时间与估计性能之间的关系。先后考虑连续时间系统与时滞系统的鲁棒多目标滤波问题,非线性中立切换系统的巩滤波问题,存在异步切换的分布式时滞非线性切换系统H∞滤波问题,离散时间非线性切换系统的鲁棒非脆弱广义H2滤波,离散时间奇异切换系统的严格(Q,S,R)-λ耗散性滤波等问题。考虑到切换系统的多子系统特性,为了更好地研究切换系统性能,首先研究了一类具有凸多面体参数不确定性的连续时间系统的多目标鲁棒滤波问题。基于有界实引理得到了新的保证滤波误差系统α稳定且具有广义H2性能的充要条件和显式的滤波器参数表达。对一类存在时变时滞的不确定系统,采用参数依赖Lyapunov-Krasovskii泛函方法,给出了不确定时变时滞系统α稳定且具有广义H2性能的非线性条件。并将该条件转化为一组线性矩阵不等式,得到相应滤波器存在的条件。继而对切换系统的鲁棒滤波问题进行了一系列研究。考虑了具有中立型时滞项的一类混合时滞非线性切换系统的H∞滤波问题,针对满足Lipschitz条件的非线性函数项,通过设计一组参数依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,并采用平均驻留时间方法,得到了新的时滞依赖条件,保证了滤波误差系统在受限切换律下指数稳定,且满足H∞性能。该条件同时依赖于离散型和中立型时滞界。建立了生物神经网络的中立型混合时滞非线性切换系统模型,通过数值仿真,验证了所提出方法的有效性。研究存在分布式时滞项的一类混合时滞非线性切换系统的民滤波问题,考虑了由切换信号时延而导致的异步切换现象对估计性能的影响。针对比前一问题更为一般的、满足扇形约束条件的非线性函数,根据Lyapunov稳定性理论,分析了系统分别位于不匹配周期与匹配周期上的指数稳定性与H∞性能,推导了滤波器存在的条件,并以人工神经网络的数值例子验证了所得结果。滤波器在实现过程中,模拟信号抽样时有限字长产生的量化误差和数值计算求解过程中的舍入误差都会造成结果的偏差,因此设计滤波器时尽量降低对各种误差的灵敏度是非常必要的。对于一类存在时变时滞的离散时间非线性切换系统,引入随机变量来描述量化与舍入误差发生概率对滤波器增益的影响,并以范数有界不确定性来建模滤波器误差。通过设计Lyapunov-Krasovskii泛函,采用平均驻留时间方法,得到了保证滤波误差系统均方指数稳定的充分条件,该条件也保证了系统存在外干扰时的广义H2性能。最后通过数值算例验证了滤波器设计算法的有效性。耗散性从能量输入输出关系的角度来研究系统,是稳定性更高层次的抽象。针对一类存在时变时滞的离散时间奇异切换系统,研究了严格(Q,S,R)-λ耗散性滤波问题。将时滞分割思想与模态依赖的Lyapunov泛函方法相结合,采用平均驻留时间方法,对奇异滤波误差系统进行指数可容许性与耗散性分析,得到保守性更小的时滞依赖结果,并给出了严格(Q,S,R)-λ耗散性滤波器的设计方法。