本文主要针对含有有界不确定性的非线性系统的优化跟踪控制进行了研究。在实际的控制系统中,绝大多数系统都是非线性系统,而且这些系统的精确模型很难得到,再加上系统中存在各种干扰和不确定性因素,对于系统的跟踪控制产生了很大影响。对于此类系统的控制,一般先对系统进行鲁棒控制,保证系统的鲁棒稳定性,然后在鲁棒稳定的基础上对系统进行跟踪控制。对于系统鲁棒控制的方法有很多,其中基于算子理论的鲁棒右互质分解的方法是一种比较新颖的方法,对于含有不确定的系统的鲁棒控制具有很好的效果,所以文章采用基于算子理论的鲁棒右互质分解的方法来保证系统的鲁棒稳定性,然后再此基础上研究了系统的优化跟踪控制。一般对于跟踪控制器的设计需要计算算子的逆,而算子的逆在一般情况下很难得到,所以目前研究人员都采用求算子的近似逆的方法来设计跟踪算子,但是这些方法都没有很好的解决算子逆的问题。所以本文提出避免求算子的逆的方法,文中主要提出了两种跟踪控制方案来提高系统的跟踪控制性能:基于等效代换的优化跟踪控制,基于Lipschitz范数的优化跟踪控制。其中,第一种设计方案可以实现系统的优化跟踪,但是一种次优解的方案;第二种方案的对第一种方案的次优解的缺点进行改进,并探讨了利用Bezout恒等式来设计跟踪算子的初步方案。本文的主要内容包括下面两个方面。首先,介绍了珀尔贴制冷技术、珀尔贴制冷系统的模型,并在基于算子理论的鲁棒右互质分解的方法保证系统鲁棒稳定的基础上,提出了基于等效代换的跟踪控制方案,并采用了基于罚函数的粒子群优化算法对该跟踪算子中的参数进行优化,仿真结果表明了该方法可以实现系统的跟踪控制,但是该方法是一种次优解,系统的动态特性需要进一步改善。随后,针对等效代换中次优解的问题,在理论上提出了基于Lipschitz范数的跟踪控制方案,并采用基于罚函数的粒子群优化算法对跟踪算子中的参数进行优化,接着通过仿真和实验结果验证了该方案改进的有效性。最后探讨了跟踪算子下一步的设计思路,为接下来的研究提供了方向。总之,本文在系统鲁棒稳定的基础上,研究了系统的优化跟踪控制器的设计问题,提出了基于等效代换的优化跟踪控制和基于Lipschitz范数的优化跟踪控制两种方案,并对接下来跟踪算子的设计进行了探讨。最后的仿真和实验结果可以验证所提方法的可行性和有效性。