随着信息科学技术的发展，Markov跳跃系统在当前的控制学科研究中扮演了重要的角色，其理论和应用方面的研究成果日益丰富。作为一类建模工具，Markov跳跃系统的状态演化由时间—事件共同驱动，且事件的发生受Markov链的支配，兼具有连续变量动态系统(CVDS)和离散事件动态系统(DEDS)的系统特性。　　 Markov跳跃系统的研究方法与单一CVDS和DEDS的控制理论有很大不同，其模态转移速率矩阵或模态转移概率矩阵（统称模态转移率矩阵）在系统的动力学行为中发挥着重要的作用。本文针对Markov跳跃线性系统，分别考察了模态转移率矩阵精确已知、部分元素未知和可控的情况，研究了其在模型跟随，网络控制系统和易故障机器制造系统等应用中的控制器设计和决策选取等问题。具体研究工作如下：　　 (1).在模态转移率矩阵精确已知的情况下，利用粒子控制方法，研究了Markov跳跃线性系统在模型跟随应用中的最优控制问题，其中系统受到任意分布的噪声和执行器饱和的影响。针对粒子控制方法计算复杂度过大的不足，提出了改进的控制方法大幅降低计算复杂度。　　 (2).在模态转移率矩阵部分元素未知的情况下，针对网络控制系统存在被控对象结构随机切换和数据包容易丢失的现象，将其建模为具有两个Markov链的跳跃系统。充分考虑模态转移率的性质，给出这类系统稳定性的充要条件，并设计状态反馈控制器。　　 (3).在模态转移率矩阵可控的情况下，分别讨论了具有单Markov链和多Markov链的齐次Markov跳跃系统的控制和决策策略问题，并将两个模型分别应用于易故障机器制造系统和网络控制系统。通过引入决策改变系统原有的模态转移率矩阵，进而提出包含控制代价和决策代价的混合性能指标，并基于此性能指标完成最优控制器的设计和最优决策的选取。　　 (4).在模态转移率矩阵可控的情况下，考虑现实中易故障机器制造系统的控制问题。根据制造系统出错率的时变性，将其建模为非齐次Markov跳跃系统。利用决策降低系统出错率，根据包含控制代价和决策代价的混合性能指标设计了最优的控制与决策策略，确保机器能够以高概率正常运转。　　 最后，对全文的研究内容进行总结，并展望了进一步的研究工作。