该论文在前人研究的基础上,对线性时变系统的若干问题进行了研究,考虑到线性时变系统建模与控制的复杂性,该文主要在以下三方面做了一些研究工作:首先,针对线性时变离散系统,在信号持续激励的前提下,提出一种新的变遗忘因子递推最小二乘算法对时变参数进行快速辨识.不同的是,该算法通过引入一个松弛变量,与预测误差e(k)的绝对值进行比较,当预测误差e(k)的绝对值超过松弛变量时,选一个小一点的遗忘因子,反之则选取一个大的遗忘因子.这种算法既简单、容易实现,且对时变参数具有很好的跟踪能力,同时辨识结果又具有比较好的静态性能;另外,又克服了常值遗忘因子递推最小二乘法中的遗忘因子只能在0.95与0.99之间变化的不足.其次,针对一业对象参数是连续有界变化、且具有已知有界外部扰动的线性离散时变为对象,在分析了以前常用的一种基于多项式理论来逼近对象时变参数方法不足的基础上,进而通过引入一个变量代换,给出一种新的利用多项式逼近方法来近似代替时变参数的方法,得到一个具有有界外部干扰与未建模动态的线性时不变离散系统.进而设计了鲁棒状态反馈自适应控制器,并分析了闭环系统的鲁棒稳定性,给出了闭环系统的鲁棒稳定性与利用多项式逼近方法来近似时变参数时的近似精度之间的关系.最后,针对一业具有有界外部扰动,且系统参数慢变的线性连续时变系统,给出一种修正的具有相对死区的鲁棒自适应控制算法,它不需要未建模动态和有界扰动的上界函数参数的先验信息,并且能够保证控制系统对同时具有小的未建模动态、有界外部干扰的线性慢时变系统具有鲁棒性.