刨花板作为人造板三大板种之一,凭借其生产技术含量高、物理结构均匀及加工性能好的优势,在木材加工业中发挥重要的作用。在刨花板生产的过程中,施胶环节是标志刨花板生产技术的重要工序之一,也是影响板材质量的关键。然而,在刨花板施胶的过程中,胶黏剂在施胶管道中受到压力变化会对其产生一定的反作用力,而且传感器灵敏性、电信号传输的稳定性、执行机构的惯性等因素导致系统存在不确定性,因此如何在复杂工况下进行快速精准施胶,是亟待解决的问题。此外,刨花板施胶系统的状态变量由输出胶黏剂的流量与其加速度构成,对刨花板施胶系统进行流量控制往往需要状态变量可用,由于胶黏剂本身物理特性（如胶黏性、凝冻速度等）,导致施胶系统的状态变量难以准确测量,且测量传感器应用的经济成本高,在此情况下如何进行鲁棒控制同样值得研究。状态观测器在系统与控制的范畴中,通过已知信息的融合去估计变量,作为一个虚拟传感器,保证闭环控制算法的性能。滑模控制作为鲁棒控制方法之一,根据系统状态偏离滑模的程度来切换控制器的结构,使系统按照滑模规定的规律运行,从而保证了系统的鲁棒性能。因此,本学位论文以状态观测器方法为基础,结合鲁棒滑模控制方法,为解决刨花板施胶系统存在的时滞问题、稳态性能问题及暂态性能问题进行研究,主要工作如下:根据施胶工艺的各环节建立刨花板施胶系统数学模型,运用递推最小二乘辨识方法对模型进行参数辨识。考虑到辨识过程中随着迭代次数的增加,产生的“数据饱和”问题影响辨识准确度,故引入模糊动态遗忘因子对旧数据抹除,通过实时对遗忘因子进行调整,使得辨识能力有所提升,得到的系统模型更为精确。针对刨花板施胶系统的稳态性能,设计反步滑模控制器,用反步法设计虚拟控制律实现系统的全局调节。考虑到反步设计中存在“微分项爆炸”问题,采用动态面控制方法降低系统计算的复杂度。同时,将滑模控制方法与动态面结合,以提高系统的鲁棒性。针对施胶系统引入全维状态观测器,对系统的状态进行观测估计;考虑到全维观测器的设计要求准确的系统模型,故设计高增益观测器,在不依赖系统模型的前提下,实现对系统状态更快速准确地观测。仿真结果表明,所提方法能够准确快速地观测系统状态,有效地提高了施胶系统的鲁棒性。针对刨花板施胶系统存在的时滞鲁棒控制问题,设计神经网络状态观测器对时滞近似偏差观测补偿,然后通过动态面滑模控制器将观测器无法观测到的部分视为未建模动态与扰动一同进行处理,提高施胶系统对时滞的控制效果。由于控制器参数较多,为了取得全局较优控制器参数,利用自适应遗传优化算法进行参数整定,以提高控制器的鲁棒性能,并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。针对刨花板施胶系统的暂态性能问题,采用预设性能控制将跟踪误差控制在预设的很小的界域内,使误差收敛速度与收敛范围得到保证。由于系统存在控制输入无法覆盖的不确定性,采用双扩张状态观测器对其观测补偿。仿真结果显示,结合自适应动态面滑模控制器,所提控制方法在保证施胶系统稳态性能与状态观测的同时,使系统的暂态性能得以提升。