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马尔可夫跳变系统(Markov Jump Systems,MJSs)作为一种典型的多模态随机系统,很好地克服了单模态系统的局限性。对于受环境突变,内部元件故障等因素影响的系统,MJSs可以表述其跳变的随机性,具有强大的工程背景,因此在网络控制,航空航天,经济等领域中得到了广泛的应用。现阶段很多关于MJSs的研究成果都是基于无穷时间域上提出的,而在实际工程系统中,系统的暂态性能也极其重要。本文针对连续时间MJSs在存在时滞、转移概率部分未知、执行器故障和参数不确定的条件下,基于观测器对系统进行有限时间控制,并使系统满足H_∞性能指标。具体工作如下:(1)针对存在时滞且转移概率部分未知的连续时间MJSs,在满足H_∞性能指标约束的条件下,基于观测器对系统进行有限时间控制。采用自由加权矩阵的方法处理转移概率部分未知的情况,将李亚普诺夫函数中矩阵的转移概率未知部分用已知替代,保证所得的线性矩阵不等式具有更小的保守性。给出了连续时间MJSs有限时间有界性分析、有限时间H_∞有界性分析和控制器设计条件。然后,通过对线性矩阵不等式求解,获得状态观测器和状态反馈控制器的增益矩阵。最后,仿真实例验证所提控制算法的有效性。(2)针对转移概率部分未知的连续时间MJSs存在执行器故障的情况,研究其有限时间容错控制问题。通过扩展系统状态,将系统转换为具有跳变参数的广义描述系统。基于此广义描述系统设计观测器和控制器,构造合适的李亚普诺夫函数进行推导,给出系统有限时间有界的充分条件。同时采用解耦技术,处理线性矩阵乘积耦合部分,得到一组可以求解的线性矩阵不等式。仿真算例表明,所提出的有限时间控制相关充分条件是有效的。(3)针对系统模型不易精确获取和存在时滞的情况,基于观测器研究参数不确定时滞连续MJSs的有限时间容错控制问题。在执行器故障的情况下,通过观测器重构,得到闭环误差系统,针对此闭环误差系统进行分析,给出系统有限时间有界的充分条件。通过引入特定的矩阵,对系统具有范数有界的时变参数矩阵进行处理,进一步推导有限时间情形下该系统的鲁棒控制算法,具有一定的实际工程意义。最后,方法的有效性得到了仿真算例的验证。