Markov跳跃系统作为一类特殊的切换系统,由于能够很好地描述工业生产过程中各类复杂实际系统,受到了人们的越来越多的关注。此外,实际生活中的不确定性,外界干扰通常会对系统的稳定性产生影响,而滑模控制方法能够很好地处理Markov跳跃系统中存在的外界干扰和不确定问题。因此,Markov跳跃系统的滑模控制问题研究引起了人们的广泛关注,并且取得了一些显著的成果。但是随着计算机在复杂控制系统中的广泛应用,系统的传输通道不可避免地出现网络攻击和信号拥堵的问题,这无疑给Markov跳跃系统的滑模控制研究增加了一些新的困难,本文将对这类问题展开研究。本文针对Markov系统的几类复杂情况进行分析,研究了系统状态不可测、部分转移概率未知、执行器攻击等复杂情况下Markov跳跃系统的滑模控制问题。具体内容如下:针对状态不可测和部分未知转移概率的Markov跳跃系统,研究了基于双边事件触发机制的Markov跳跃系统滑模控制问题。首先针对网络通道阻塞问题,设计了双边事件触发条件。其次针对于系统状态不可测情况,设计状态观测器。基于李雅普诺夫理论技术和H_∞性能指标,得到了滑动模态渐进稳定且具有一定抗干扰能力的条件。最后,根据事件触发机制,设计事件触发滑模控制器,保证了系统状态能够在有限时间内到达滑模面的带状区域内。针对执行器攻击情况下的Markov跳跃系统,研究了神经网络自适应滑模控制器设计问题。首先采用了神经网络技术对系统信号受到的执行器攻击进行近似处理。然后针对非线性、外界干扰和不确定性问题,利用自适应滑模控制方法补偿其未知上下界。根据李雅普诺夫理论,给出了系统随机稳定的条件。最后,对系统状态的可达性进行了分析。针对部分未知转移概率的Markov跳跃系统,研究了基于事件触发机制的滑模控制问题。首先,针对网络通道拥堵问题,设计了变阈值触发条件。基于李雅普诺夫理论以及H_∞性能指标,给出了系统随机稳定的条件。最后,设计了事件触发滑模控制器,保证了系统状态能够进入滑模面的带状区域。