实际系统中普遍存在着的不确定性与时滞现象,会降低系统性能甚至引起系统不稳定。因此,研究时滞不确定系统稳定性与控制方法具有重要的理论意义和实际价值。滑模变结构控制对外界扰动及系统参数变化表现出较强的鲁棒性,已经在多类系统中得到了验证。本文以滑模控制理论为基础,结合Lyapunov稳定性定理、线性矩阵不等式和自适应理论分析三类不同的时滞系统,并设计具体控制方案。（1）针对时滞系统中存在的参数摄动和不确定干扰,探讨一种基于神经网络的自适应滑模控制方法。首先基于时滞分割思想,利用可得的时滞信息构建LyapunovKrasovskii泛函（L-K泛函）。然后结合Wirtinger积分不等式获得标称系统渐进稳定条件,渐近稳定条件通过线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）表示。此外,针对系统中存在的外部扰动与不确定性采用神经网络逼近,将滑模控制与神经网络控制相结合保证闭环系统的稳定性。（2）针对具有外部干扰、输入非线性和不确定性的中立时滞系统,在其状态未知或状态难以测量和不可测时,对系统进行状态重构,通过设计状态观测器获得系统状态估计值,然后利用估计状态设计自适应滑模控制器,控制器增益与观测器增益由LMI解得。在设计的控制器作用下闭环系统渐近稳定,且自适应方法解决了系统扰动上界未知问题。（3）针对导数矩阵中存在不确定性的非线性广义时滞系统。首先,利用状态增广技术变换系统,保证变换前后系统的鲁棒无源性不变。然后,构造含有滑模增益矩阵的积分型滑模面,通过设计合适的L-K泛函,得到新的充分条件,保证滑模二次稳定和鲁棒无源性。同时设计滑模控制律,使系统运动轨迹在一定时间内到达预设的滑模面,最后通过仿真实验验证了控制器的有效性与优越性。