针对倾转四旋翼无人机旋翼模式和短舱角变化后的飞行模式的轨迹跟踪问题, 提出一种双滑模控制方法。首先, 将倾转四旋翼无人机的动力学系统视为全驱动子系统和欠驱动子系统的组合;其次, 结合扩张状态观测器(ESO)对两个子系统分别设计控制律, 其中, 针对欠驱动子系统, 引入复合滑模面, 采用Hurwitz稳定性求解滑模面系数; 然后, 依据Lyapunov稳定性理论, 所有子系统均能达到滑模面; 最后, 通过对比仿真实验验证了所提方法的有效性。

针对板球系统PID控制震荡严重、人工整定PID繁琐以及动态品质差等缺点, 研究了小波神经网络(WNN)辨识和WNN-PID自整定参数相结合的方案。首先, 针对板球强耦合特性, 通过拉格朗日方程建立了由两部分组成的板球系统模型; 其次, 为了克服PID人工整定繁琐和稳定性差等问题, 构建了WNN-PID控制器; 考虑到梯度下降法和固定学习速率容易陷入极值, 利用动量梯度和AdaDec算法, 加快了网络的训练速度; 然后, 利用Lyapunov稳定性理论验证了系统收敛性;最后, 通过Matlab仿真实验可知, 在板球系统中所提策略的稳定性和鲁棒性均优于常规PID和BP-PID策略。

针对一阶线性、二阶带有非线性项的异构多智能体系统在无向拓扑结构条件下的一致性问题，通过修改现有的一种分布式控制协议，利用图论、Lyapunov稳定性理论和Lasalle不变集理论，得出该异构智能体系统达到一致性的充分条件。使用Simulink搭建四旋翼无人机和智能小车组成的带非线性环节的异构多智能体平台，并将研究理论结果在该平台上进行验证。最终数值模拟结果表明，若满足所提条件，该异构多智能体系统在该协议下可实现一致性。

针对油动四旋翼欠驱动、时变环境误差大、高度非线性等问题，为得到更加精准的控制量，提出了基于自适应积分反步法与混合滤波算法相结合的控制算法，并将此算法应用到振动噪声大的油动四旋翼无人机的控制系统中。在相同的仿真条件下与积分反步法进行比较试验，结果表明，应用自适应积分反步法与混合滤波算法相结合的控制算法的无人机对较强的噪声干扰具有一定的鲁棒性，能使四旋翼稳定悬停，控制效果较为理想。

基于Lyapunov稳定理论,研究了一类三阶忆阻器混沌电路系统在 单向线性耦合下实现同步的可靠性问题。 在临界值上选择恒定的控制器增益则容易实现两个混沌系统的同步;控制器增益时变下,一定强度范围内也可以实现同步。进一步通过数值方法计算了耦合增益对控制器平均功耗和达到同步暂态时间的影响。

针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题，提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先，根据四旋翼微型飞行器的动力学模型，设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型飞行器自适应控制器，该控制器由两部分构成，其中IT_IIFNN用来在线逼近系统不确定性；鲁棒补偿器用来实时补偿IT_IIFNN的逼近误差以及外界干扰。其次，利用Lyapunov稳定理论证明此飞行器控制系统闭环稳定性。最后，通过四旋翼微型飞行器样机来验证IT_IIFNN自适应控制器的优越性。验证结果显示，在加入风速为1.5 m/s的外界干扰条件下，跟踪误差可近似达到10-2。结果表明，IT_IIFNN自适应控制器具有良好的跟踪精度、稳定性及鲁棒性。

提出了一种实现单向链式网络激光混沌同步的方法。以具有混沌特性的单模激光洛伦茨-哈肯(Lorenz-Haken)系统作为网络的节点，采用单向链式连接构成复杂网络。基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性定理，通过构造合适的Lyapunov函数，确定了网络控制输入的具体结构以及实现网络完全同步的条件。研究发现，仅对网络中的一个节点施加控制输入就能使整个网络达到稳定的同步状态。进一步通过仿真模拟验证了理论分析结果的正确性。