近年来,复杂的动力系统因其在工程、物理、生物等方面的应用而得到广泛关注,此外,实际系统通常都会遇到模型不确定性,这可能会对系统性能造成负面影响,因此,对含有参数不确定性的复杂动力系统的动态性质进行研究具有实际意义.本文主要研究几类具有参数不确定性的复杂系统.利用矩阵不等式技巧和Lyapunov方法,结合具有不完全可测状态和外源扰动的非线性系统、频繁异步切换系统和带有执行器饱和与传感器故障的正切换神经网络,探究其动力学特性,并得到了一些演化行为的理论判据.本文的主要内容包括:研究了一类具有不完全可测状态和外源扰动的不确定非线性系统的输入到状态镇定问题.为了适当地处理部分可测的状态变量,并极大地减少控制器的更新负担与通信成本,设计了与样本控制结合的基于观测器的事件触发脉冲控制器.通过采取迭代技巧和Lyapunov方法,建立了一些保证不确定受控系统的输入到状态稳定性的充分条件,其中针对不确定项提出了一种新的近似条件和利用线性矩阵不等式技术抑制了复杂参数的不确定性.此外,在提出的事件触发策略中排除了Zeno行为.通过求解一些线性矩阵不等式,共同设计了控制增益和事件触发机制参数.最后通过一个仿真实例说明了所得结果的有效性.探究了一类不确定频繁异步切换系统的镇定问题.在不受最小驻留时间限制的情况下,平均驻留时间策略使系统在连续的事件区间内频繁切换成为可能.由于在实际应用中获取整个状态信息的难度大、成本高,因此采用了事件触发动态输出反馈控制器.并且借助与控制器模式相关的Lyapunov函数,建立了保证不确定闭环系统稳定性的判据.为了更好地处理不确定参数,巧妙地利用了一些线性矩阵不等式.此外,还讨论了相邻事件区间下界的存在性以便消除Zeno行为.最后通过数值模拟验证了理论结果的可行性.讨论了带有执行器饱和与传感器故障的正不确定切换神经网络的鲁棒指数镇定问题.针对执行器饱和问题,采用了凸包方案.考虑到区间不确定参数的存在性和原系统的正性约束,构造了一个状态边界正观测器来保证系统状态和传感器故障的同时估计.通过设计状态反馈控制器和利用多时变线性共正Lyapunov函数,建立了系统在实时切换条件下鲁棒指数稳定性的充分条件.在此基础上,提出了一种优化观测器矩阵的迭代算法.最后,通过一个算例说明了所提方法的适用性。