随着时代和科技的发展,越来越多的非线性、随机干扰、不确定和时滞等现象出现在我们实际生活和工业工程中。相比传统的控制理论,作为非线性函数逼近器的T-S模糊模型可以更有效的对受控对象进行分析和控制。本文运用了李雅普诺夫稳定性理论、线性矩阵不等式(LMIs)和一些积分不等式等技术,分别给出了几类T-S模糊系统的稳定性条件和控制器设计方法。本文主要内容如下:首先,设计了充分考虑采样数据和状态量化特征的李雅普诺夫函数(LKF),得出了保证T-S模糊系统_∞性能的条件,并设计了一种采样数据和状态量化控制器。通过引入自由加权矩阵、一些积分方法和改进的不等式,得出了保守性较小的结果。然后通过一个例子证明了该方法的有效性。其次,基于构造的LKF和Peng-Parks积分不等式,得到了可以使用LMIs表示的保守性较小的充分条件。然后将输入延迟法和动态量化器相结合,设计了采样数据和量化控制器,并通过一个数值算例验证了该方法的有效性和优越性。最后,得出了保证滑模动态奇异可容许和鲁棒无源性性能的充分条件。在非周期采样数据环境下,采用了事件触发的方法,得到了一种滑模控制律。它保证了T-S模糊奇异系统的状态轨迹在有限时间内到达预定的滑动面上,并将永久保持下去。然后给出了一个例子来证明该设计方法的可行性和有效性。