二级驱动系统(DSA)以其快速响应和准确跟踪等特点引起了广大研究者的关注。硬盘驱动伺服系统、大规模的集成芯片以及机械工具领域要求系统能准确的跟踪理想轨迹,传统的控制器精度可能达不到预先要求,研究者通过设计合适的控制算法,可以使两个驱动的性能形成互补,从而达到控制要求达到标准。DSA系统存在多种控制算法,主要有解耦主从结构法,μ-综合技术,控制系统带初值补偿器和鲁棒控制等。这些算法各有优缺点。本文在简要介绍了DSA系统模型的基础上研究设计了新的控制算法并设计了量化状态观测器,一定程度上提升了系统性能。论文主要工作有：本文对如何二级控制系统控制律设计的问题与二级控制系统观测器设计的问题进行了研究：第一章简要介绍DSA系统国内外研究现状。第二章概括了线性控制系统和状态重置及量化观测器基础背景知识。第三章采取时间最优控制和线性控制算法,主控制器采取时间最优控制律,并允许有一定的超调量,次级控制器则采取简单的线性控制器来补偿主控制器带来的误差。然后,就系统性能提升的问题进行了详细的参数设计,最后本章利用simulink搭建了仿真平台。实验结果显示了所提方法在提升系统性能方面的优越性。第四章以小车模型二级驱动系统为研究对象,针对控制器自身精度不高或者噪声干扰等原因产生的量化跳变引起的量化误差,设计了一种基于状态重置的观测器。所提出的观测器着重分析对数量化器的特性,分析跳变出现的各种状态,达到状态重置抑制量化跳变对系统影响的目的。最后利用状态观测器测量的状态估计值,控制器能够控制两个致动器协调的工作。第五章以具有不确定性二级控制的小车模型为研究对象,由于存在数据丢包测量值量化特性,同时考虑了通信网络的不稳定性,用满足贝努力二项分布的随机变量描述数据丢包,考虑了对状态观测器和反馈控制同时进行量化的情况并且使状态误差系统满足随机稳定性。