板球系统作为一个多变量、强耦合的复杂非线性系统,对它的研究成果可以推广到诸如工业机器人与卫星定位等实际非线性系统中,因此板球系统的跟踪控制问题一直受到广大学者的关注。为了更全面地考虑系统中的各种非线性因素,提高板球系统的控制精度,本文研究了板球系统的几类建模与控制问题。主要内容及创新点如下:1.研究了板球系统受到随机干扰时的建模问题。板球系统在实际中往往都会受到随机干扰的影响,这些干扰会以不确定的方式对系统性能产生影响。为了实现板球系统的高精度控制,在建立板球系统数学模型过程中合理引入了随机干扰,建立了板球系统的随机数学模型。2.研究了板球系统在外部干扰作用下的自适应神经网络H∞跟踪控制问题。借助自适应神经网络技术,解决了板球系统数学模型中的非严格反馈项为系统backstepping控制设计带来的困难。针对受到摩擦力、耦合与外部干扰影响、并具有未知输入饱和的板球系统,结合H∞控制理论与动态面技术提出了一种新的自适应神经网络H∞跟踪控制策略。该控制策略可以保证闭环系统内所有信号都是有界的,并且可通过调节控制参数使得跟踪误差收敛到原点附近的一个很小的邻域内。通过一个仿真实验验证了所提控制方法的有效性。3.针对全面考虑多种因素的板球系统数学模型,提出了一种基于指令滤波的自适应有限时间跟踪控制方法。将有限时间控制理论引入到了板球系统的跟踪控制中,在考虑系统摩擦力、耦合与外部干扰的情况下,通过backstepping方法与指令滤波方法推导了具有未知输入饱和板球系统的自适应有限时间跟踪控制器,保证了系统的跟踪误差是有限时间收敛的。并进行了仿真实验,实验结果说明了该控制方案的可行性。4.研究了随机激励下的板球系统有限时间全状态预设性能跟踪控制问题。在板球系统随机数学模型的基础上,结合一个新的预设性能函数与状态约束设计方法给出了具有未知输入饱和的板球系统的有限时间全状态预设性能跟踪控制方案。所设计的控制器可以使得系统跟踪误差在任意给定的停息时间内收敛到事先给定的界内,并且停息时间与系统初始状态无关。一个仿真实验证明了所设计控制器的有效性。