本文主要研究了具有闭环极点约束的线性时不变连续系统的H∞控制，以及广义系统的降阶H∞控制和模型降阶问题.首先，通过广义模型变换，将正常系统等价的转换为广义系统状态空间表达形式，基于广义系统理论，得到了关于正常系统的H∞控制和α-稳定的新的充分必要条件.利用线性矩阵不等式方法，考虑了H∞/α-稳定的混合控制问题.相比传统的LSP(Lyapunovshapingparadigm)方法，证明了广义系统方法具有更小的闭环系统H∞性能上界，广义系统方法具有更低的保守性，数值算例表明了广义系统方法的有效性和优越性. 其次，研究了不确定广义系统的降阶H∞控制问题.基于严格线性矩阵不等式，给出了判定不确定广义系统广义二次稳定和H∞控制的充分条件.相比以往的方法和结论，该方法的特点是可以利用MATLAB-LMI工具箱直接求解.利用Sylvester方程的显式通解，给出了降阶函数观测器的参数化表示形式，结合闭环系统的H∞性能范数约束，给出了广义系统的降阶H∞控制器设计算法.数值算例表明在无法获得系统全部状态信息的情况下，该方法可以取代状态反馈实现对系统的降阶控制. 最后，利用遗传优化算法改进了基于方差逼近的广义系统模型降阶算法.通过对降阶模型参数的全局优化，得到了具有最小误差的降阶模型.仿真算例表明降阶模型具有良好的逼近度，改进了以往的方法. 本文主要内容安排如下：·第一章简要介绍了本文的研究问题和采用的研究方法，对研究背景作了概括性的介绍. ·第二章研究了具有闭环极点约束的H∞控制问题，基于广义模型变换，利用广义系统理论和LMI凸优化方法研究H∞/α-稳定多目标控制问题.不同于传统的LSP方法，本文的结果具有更低的保守性和H∞性能范数上界. ·第三章研究了不确定广义系统的降阶H∞控制.给出了基于严格线性矩阵不等式的不确定广义系统的H∞控制充分条件和广义二次稳定的充分条件，利用参数化和LMI方法，基于函数观测器给出了不确定广义系统的降阶H∞控制器设计算法，给出了一种直接的降阶控制器设计算法. ·第四章研究了基于方差逼近的广义系统的最优模型降阶.首先对以往方差逼近模型降阶算法进行了评价，基于遗传优化算法，提出一种全局最优降阶方法，使得降阶模型具有最优的逼近误差. ·文章最后，对研究结果进行了总结和展望.