辨识就是在输入输出数据的基础上从一组给定的模型类中确定一个与所测系统等价的模型。系统辨识发展至今已经是一个比较成熟的领域了，但是无论是哪种辨识方法，都不可避免的与实际系统模型存在误差。论文首先从实际应用出发，优化辨识过程。选择现实条件中最易实现且满足D-最优准则的正弦波信号作为输入信号，并进行低通滤波处理，以避免混叠现象的出现；同时延长辨识时间、增加辨识数据长度，并且对数据进行向下采样或抽样处理；最后，对比参数估计中的各种模型和相关算法，选择输入输出误差(OE)参考模型，实现对实际系统的在线辨识。 针对系统辨识必定存在一定误差的现实问题，论文采用鲁棒控制策略对辨识得到的不确定系统进行控制，以保证其稳定性。早期对不确定系统的鲁棒控制问题的处理方法，如Riccati方程法，线性矩阵不等式(LMI)法，保性能控制法，极点配置鲁棒控制等，也达到了不错的效果，但各种方法仍有一定的不足之处。如求解Riccati型矩阵方程的方法很多为迭代法，收敛性不能得到保证；对于非线性系统，线性矩阵不等式法需先将非线性矩阵不等式化为线性，过程复杂，计算繁琐等等。 论文结合保性能鲁棒控制和自适应控制，分别针对线性不确定系统和时滞不确定系统提出了两则相关定理并给予了证明。定理结合了保性能鲁棒控制方法和自适应控制方法，利用李雅谱诺夫稳定性理论，对不确定线性、时滞系统设计鲁棒控制器。对于系统的不确定性，首先利用矩阵不等式方法，在考虑系统不确定性的情形下，设计鲁棒控制器。这样得到的控制器是对系统的不确定性有抑制能力的控制器。为了进一步提高系统的控制性能，该定理在保性能控制律的基础上，引入自适应控制方法，增加了一个关于误差的切换函数sgn f(x)作为自适应环节，将控制器的部分增益矩阵改为在线调节的自适应增益，对稳态误差进行自另外，本文还采用了观测器与鲁棒控制的结合对状态无法直接测量的不确定系统设计控制器，并给出了详细的设计步骤与算法。 本文基于虚拟仪器平台LabVIEW做了大量实例仿真并实现了对实际不确定系统的实时控制。通过比对各种常用鲁棒控制方法的控制效果，计算稳态误差，验证了本文方法的有效性和优越性。