分数阶微积分是一类涉及任意阶导数和积分研究与应用的数学分析领域，其作为基础建模工具，是一个比整数阶微积分的方法更加精准地阐述和模拟现实的方法。如今，有关整数阶混沌同步的研究成果比较成熟，使得对分数阶的研究更加受到关注。混沌同步广泛地应用于相当多的领域，比如保密通信、信息隐藏和图像加密等方面。脉冲同步方法研究混沌同步，是因为其具有很好的鲁棒性和抗噪声能力，模糊控制在处理系统的非线性项时能够得到很好的结果。因此，对分数阶微积分的同步研究具有很高的现实意义，采用模糊脉冲的方法可以得到非常满意的结果。　　本文在分数阶稳定性理论和分数阶Lyapunov第二判定方法的基础上，得到了判定参数确定和参数不确定时分数阶混沌同步的条件和结论，在进行数值模拟实验时选取的合适分数阶混沌系统进行验证。　　首先，对于参数确定的分数阶混沌系统同步问题：　　首先选取经典的分数阶驱动和响应系统，分别对两个系统加脉冲控制，得到两个脉冲混沌系统，其次基于经典的 T-S模糊规则对两个脉冲混沌系统进行模糊化，消除非线性项，得到两个脉冲模糊混沌系统，再对两个模糊脉冲系统作差，得到误差系统，最后通过单点模糊化、推理和加权平均反模糊化得到最终的误差系统，采用分数阶的方法构造合适的控制器，讨论达到同步的条件；然后又采用Lyapunov第二方法实现分数阶误差系统的同步。其中在证明的过程中也应用了一些有关分数阶微分方程和分数阶微积分的性质。最后我们选取了合适的混沌系统对结论进行数值模拟，验证了结论的有效性和可行性。　　对于参数不确定的分数阶混沌系统的同步问题：　　主要采用Lyapunov第二方法实现了两个分数阶混沌系统在参数不确定情况下的脉冲模糊同步。具体过程与参数确定的分数阶混沌系统同步的研究相似，首先选择驱动系统和响应系统，与参数确定的系统的不同之处在于，参数不确定的系统多了一个不确定量，由于混沌的有界性，这个不确定量是比较小的。然后加脉冲控制，依据T-S模糊规则对脉冲系统进行模糊化，消除非线性项，在模糊化时，对不确定量保持不变。再对两个脉冲模糊混沌模型作差，得到误差系统，最后通过单点模糊化，推理和加权平均反模糊化，得到最终的误差系统，进而应用Lyapunov第二方法构造合适的控制器，控制器的系数要满足其自适应率。讨论了到达同步的条件。最后选取了合适的混沌系统进行实验，证明了所得结论的有效性。