随着社会生产力的不断发展以及人们对控制性能要求的日益提高,对不确定非线性切换系统的控制研究引起了控制领域广泛的关注。切换系统就是一个由切换逻辑有机结合起来的子系统的集合。许多实际工程系统本身都具有切换的特性。近年来切换系统的稳定性研究己成为控制理论的热点之一,通过设计控制输入和切换规则提高切换系统的性能。目前所采用的方法主要有公共控制李雅普诺夫函数(CCLF)方法、多李雅普诺夫函数方法、驻留时间法等。本文的主要工作如下：第一,研究一类具有严格反馈的非线性切换系统在任意切换下的镇定控制问题,通过引入后推技术,并利用公共控制李雅普诺夫函数和Schur补引理,提出一种改进的切换控制方案。与已有文献相比,该方案全面考虑了后推设计时产生的虚拟误差项。通过在控制器中引入误差补偿项抵消虚拟控制产生的虚拟误差,为稳定性分析提供了便利。理论分析证明了闭环控制系统是全局一致渐近稳定的。第二,对一类严格反馈非线性切换系统,利用后推技术,积分型李雅普诺夫函数,神经网络的逼近能力以及驻留时间法,提出一种自适应神经网络控制方案。通过引入逼近误差补偿项,并利用Young’s不等式,改善了控制系统的性能。与已有文献相比,该方案放宽了对控制系统的要求,取消了状态跳变量的幅值必须与跟踪误差有关的假设条件。理论分析证明了非线性切换系统是半全局一致终结有界的。第三,对一类纯反馈非线性切换系统,利用动态面技术,神经网络的逼近能力以及驻留时间法,提出一种自适应神经网络控制方案。与已有文献相比,该方案放宽了对控制系统的要求,取消了状态跳变量的幅值必须与跟踪误差有关的假设条件,避免了传统后推设计中由于需要对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性.理论分析证明了非线性切换系统是半全局一致终结有界的。第四,对一类带有未建模动态的纯反馈非线性切换系统,利用动态面技术,神经网络的逼近能力以及驻留时间法,提出一种自适应神经网络控制方案。该方案将动态面方法,扩展到带有未建模动态的非线性切换系统的控制器设计中,放宽了动态而方法的应用范围。与已有文献相比,该方案放宽了对控制系统的要求,避免了传统后推设计中由于需要对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性。理论分析证明了非线性切换系统是半全局一致终结有界的。