多模型二阶段自适应控制器是一类新型的多模型自适应控制器，该控制器协调交叉利用了所有自适应模型提供的系统信息进行参数辨识，可以有效地减少模型的数量，最少仅需要n+1个模型即可满足控制器性能的要求。同时，控制器设计与参数辨识相对独立，有利于控制器设计和在工业实际中的应用。但由于多模型二阶段自适应控制方法存在多模型退化的问题，当系统工作点变化或参数发生突变，控制器参数估计的收敛时间会延长，系统的动态误差大、暂态性能差。因此，本文针对具有参数跳变特性的离散时间系统，提出了基于切换的多模型二阶段自适应控制，本文的研究工作归纳如下:　　(1)针对具有参数跳变特性的线性、最小相位、离散时间系统提出了基于切换的多模型二阶段自适应控制器。在该控制器中，将包含系统不确定参数的空间划分为若干个子空间，并在每个子空间内建立多个自适应模型。在参数辨识算法时，为了克服多模型退化、保持模型的多样性以应对参数跳变，根据当前时刻的切换信号，对该子空间中自适应模型的最小二乘算法进行约束。再根据误差辨识凸组合系数，将该子空间内的所有自适应模型得到的参数估计值加权求和构成一个虚拟模型，并据此设计相应的子控制器。然后，再设计基于误差的切换指标，选取该时刻的最优子控制器作为系统的控制器实现控制。并在给定的条件下，出了系统的全局收敛性和稳定性的分析。　　(2)针对具有参数跳变特性的线性、非最小相位、离散时间系统设计了基于切换的多模型二阶段自适应控制器。在对未知参数进行参数辨识时，改进了二阶段自适应的约束方式，直接根据投影约束对各自适应模型的参数辨识算法进行约束，可以避免参数辨识和子控制器设计的耦合，使控制器能更有效地维持多模型集中模型的多样性，避免多模型退化。同时，在子控制器设计时，结合了极点配置的思想，使得基于切换的多模型二阶段自适应控制器在适用于最小相位系统的同时适用于非最小相位系统。最后文中给出了系统的全局收敛性分析，并通过仿真进行有效性验证。　　(3)在现有的随机理论的基础上，针对具有参数跳变特性的线性、离散时间、随机系统设计了基于切换的多模型二阶段自适应控制器。在设计控制器时，先将系统的参数空间划分为若干个子空间，在各子空间内建立多个自适应模型。采用基于带约束的投影算法进行二阶段自适应辨识参数。然后根据虚拟模型设计带极点配置的广义最小方差子控制器，使得基于切换的多模型二阶段自适应控制器不仅能适用于线性确定性系统，还能适用于线性随机系统。在满足系统的假设条件下，分析了全局收敛性。