干扰和不确定性广泛存在于工业系统中,不可避免地会对系统的控制性能甚至闭环稳定性带来不利影响.因此,如何抑制干扰和不确定性一直是控制理论和实际工程中一个很有吸引力的研究课题.针对这一古老但仍悬而未决的问题,主动抗干扰控制方法提供了一种实用的解决方案,并在大量成功的工业应用(例如运动控制系统和飞行控制系统)中验证了其有效性.传统的主动抗干扰控制方法主要是对干扰和不确定性进行打包处理,并对集总后的干扰进行估计和抑制.由于忽略了对干扰和不确定性来源和特征的分析,传统的主动抗干扰控制方法在理论完备性和控制性能上仍存在缺陷.为此,本文重点研究了一类多源干扰下非线性系统的抗干扰控制问题.所涉及的干扰和不确定性均来自于全控制回路,即被控对象,执行器和传感器.本文的主要研究成果和贡献如下:(ⅰ)针对一类多源干扰下的运动控制系统,首次将非线性干扰观测器和连续时间域模型预测控制方法相结合,提出了一种优化跟踪控制方法.采用基于标称系统的高阶滑模干扰观测器估计当前状态和干扰,并利用观测值预测未来的跟踪误差和稳态控制输入(包括干扰/不确定性的集总效应).与现有的大多数复合模型预测控制方法采用的直接补偿方式不同,所提方法在优化过程中充分利用了干扰的估计信息.通过永磁同步电机伺服系统的调速实验,验证了所提方法的可行性和有效性.(ⅱ)对于一类下三角非参数不确定性系统,通过设计时变的预测周期,首次提出了一种动态预测控制方案.与传统预测控制方法依赖于控制器固有的鲁棒性或基于在线/离线参数辨识不同,所提方法通过设计双层自适应律,可以估计系统不确定性的集总效应.在更偏向工程的半全局稳定性的控制目标下,所提方法放宽了对非线性项的严格增长条件.数值仿真和基于串联弹性驱动器的实验均验证了所提方法的可行性和有效性.(ⅲ)针对一类带未知输出测量误差的受扰不确定非线性系统,首次提出了一种主动抗干扰控制方法.所提的干扰观测器与基于估计误差驱动的龙伯格型观测器结构不同,只显式地使用了控制输入.理论证明,该方法对闭环系统的输出测量误差和系统不确定性均具有较强的鲁棒性.在半全局稳定性的准则下,给出了基于该结构的增益选择原则.数值仿真和基于直升机模型的实验均验证了所提方法的可行性和有效性.(ⅳ)针对永磁同步电机伺服系统,首次设计了一种新型主动抗干扰控制框架.所提方法考虑了整个控制回路产生的多源干扰,例如齿槽力矩,负载力矩,摩擦力矩,测量误差效应,死区效应和参数摄动.此外,系统地分析了几种代表性的干扰(特别是它们在实际伺服系统中的特点和分布),并提出了一种基于非级联结构的干扰抑制框架.实验结果表明,所提方法即使在多源干扰的情况下也能获得较好的动态响应和较高的跟踪精度.(ⅴ)针对附加襟翼的小型固定翼无人机,首次提出了一种考虑执行器动力学的动态控制律分配框架.首先,在上层控制中,设计了一种基于干扰观测器的高精度跟踪控制器,补偿执行器的滞后效应和抑制外部干扰的不利影响.然后,在下层分配中,设计了一种动态控制律分配器使执行器的状态趋于给定性能指标的最优解.与传统的控制律分配方法假定理想执行器(即具有无限带宽)相比,所提方法可以获得更高的无人机跟踪精度和更高的能源利用效率.数值仿真结果验证了所提方法在输出跟踪和控制律分配方面的可行性和有效性。