时滞现象普遍存在于电力、机械等实际应用中,因此对时滞系统的探讨分析受到了相关学者的持续关注。传统的滑模控制方法在解决时滞问题上有很好的效果。但相关的研究成果在连续系统中比较多,而针对离散被控对象的综合分析成果相对较少。由于离散系统分析复杂,且实际系统中普遍存在时滞现象,这不但使得滑模控制算法的设计难度增大,甚至闭环系统难以具备期望的动态性能。本文将滑模控制算法与预测控制算法相结合,使得时滞离散系统的性能得到进一步提升。具体的研究内容如下:1)为了提高有色噪声干扰下的SISO常时滞离散系统的鲁棒性能,保证闭环系统稳定,通过设计滑模预测算法,将隐式广义预测自校正控制算法引入到滑模控制,对控制参数进行无偏估计,从而保证了系统的稳定性和强鲁棒性,使得系统输出的收敛时间进一步缩短,并抑制了抖振现象。2)为了改善在状态时变时滞、参数摄动和线性干扰同时存在的情况下的离散系统的性能,降低状态时滞的保守性,将双幂次函数引入到参考轨迹,利用全局滑模面设计了滑模预测控制算法,基于多步反馈校正和滚动优化技术得出了无约束情况下的系统最优控制律,从而在保证闭环系统稳定的同时提高状态时滞变化的上界,缓解了滑模抖振问题,加快了系统收敛速度。仿真验证了本文算法的可行性与优越性。3)针对存在非线性干扰和参数摄动的离散时滞系统,设计滑模预测算法来研究其系统输出的跟踪控制问题。首先利用跟踪误差和状态时滞设计滑模预测模型,通过李雅普诺夫函数证明理想滑动模态的稳定性,并且设计参考轨迹保证滑动运动在准滑模带运动,最后利用粒子群算法对滚动优化过程进行改进。通过仿真验证了本文算法的有效性与优越性。