滑模控制因有对系统的外干扰和参数摄动不敏感的优点而成为一种良好的鲁棒控制方法，但在实际应用中却会产生高频率的抖振，影响系统的稳定性。模糊系统与滑模控制的结合使得抖振问题得到了一定的减弱，但常规的模糊系统缺少对外界干扰的主动适应性，而仿生模糊系统有效的改善了这一问题。　　本文在上述研究的基础上，提出了将仿生模糊系统与滑模控制相结合的方法。针对一类不确定非线性系统，将生物个体对外界环境的适应对策引入到滑模控制中，建立具有生物特性的模糊滑模控制器，通过设计自适应律对被控对象进行在线调节，以此来减弱抖振，保证系统的稳定性。　　运用这一方法本文研究了基于线性化反馈的仿生模糊滑模控制、基于切换模糊化的仿生模糊滑模控制以及一类带有鲁棒控制器的仿生模糊滑模控制。利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局稳定性。仿真实例表明了仿生模糊滑模控制在减弱抖振问题上优于常规模糊滑模控制，不仅使系统具有生物的主动适应性和明确的生物意义，而且增加系统的补偿功能和鲁棒性。