实际对象不仅含有非线性,而且不可避免地存在模型不确定性。不确定性可能会降低系统的动态性能,甚至使其不稳定。因此开展对不确定非线性系统控制方法的研究具有重要的理论意义和应用价值。最优控制可以使系统获得良好的动态性能,但是它对系统的不确定性比较敏感,且在处理非线性系统时难以得到解析解。反馈线性化作为非线性系统模型变换的一种数学工具,可有效简化最优调节器的设计。滑模控制的突出优点是滑动模态对于不确定性具有完全鲁棒性,最优滑模控制打破了传统控制方案需要在系统动态性能和鲁棒性之间作折衷的局限,为不确定系统的综合提供了一种有效的方法。本论文针对一类不确定非线性系统研究了最优滑模控制器的设计问题。主要内容概括如下:1.研究了不确定线性系统的最优滑模控制问题。基于标称系统的最优反馈控制律设计了一种最优滑模面,使得滑动模满足给出的最优性能指标要求,且对不确定性具有完全鲁棒性。仿真结果验证了方法的有效性。2.针对一类不确定仿射非线性系统,研究了全局鲁棒最优滑模控制问题。首先借助反馈线性化将非线性模型变换为等效的线性模型。基于变换后系统,提出一种鲁棒最优滑模面构造方法,使得系统具有全程滑动模态,同时理想滑动运动对于给出的性能指标取最小值。控制律的设计保证了滑模到达条件成立,并为不确定性提供完全补偿,从而实现了系统的全局鲁棒最优滑模控制。以倒立摆为例,将该方法与最优控制进行了仿真比较,结果表明了其有效性和优越性。3.研究了一类不确定仿射非线性系统的全局鲁棒最优滑模跟踪控制器设计问题。针对系统误差状态方程,构造了最优滑模面,利用趋近律法设计了滑模控制律,不但简化了最优调节器的设计,而且保证了系统鲁棒性。将该方法用于单关节机器人的跟踪控制中,仿真结果表明了方法的有效性。