未建模动态、参数变化以及未知外界干扰等各种不确定性因素广泛存在于实际工程系统中,并在一定程度上影响了控制系统的稳定性。随着对于控制精度的要求越来越高,研究高精度的抗干扰控制方法成为必然选择。然而,在大多数情况下,人们不能直接测量外部干扰和控制系统中的不确定性。因此,为了提高控制系统的性能,满足高精度控制的要求,研究干扰或不确定性的估计方法显得尤为重要。近年来,作为一种有效的干扰估计方法,基于干扰观测器的控制(简称DOBC)方法得到了广泛关注。其基本思想是:通过设计干扰观测器来估计未知干扰,并在前馈通道中予以补偿,从而达到有效地抑制干扰的目的。本文针对几类非线性多源干扰系统,基于DOBC方法,结合自适应控制、Back-stepping方法、滑模控制及随机控制,提出了一系列的抗干扰控制策略。主要内容包括如下几个方面:针对一类带有干扰的主体部分为线性的非线性系统,提出了一种基于自适应干扰观测器的抗干扰控制策略。首先,针对一类由外源系统生成的部分信息已知的干扰,设计自适应干扰观测器来进行估计。进而,提出了一种基于自适应干扰观测器(ADOBC)的抗干扰控制策略。最后,仿真实例验证了所提方法的有效性。研究了一类更为一般的非线性多源干扰系统的抗干扰控制问题。将多源干扰分为两类。第一类为常值或谐波干扰,它由一个外源系统生成;另一类为未知时变干扰。针对第一类干扰,构建干扰观测器,并使得干扰估计误差系统一致最终有界。针对第二类干扰,利用自适应Back-stepping方法进行抑制。将干扰观测器与自适应Back-stepping方法相结合,提出了一种新的复合分层抗干扰控制策略。最后,仿真结果验证了所提控制策略的正确性和有效性。将干扰由一般的常值或谐波干扰推广至变化率有界的干扰,拓展了干扰的描述范围。针对一类非线性多源干扰系统,将多源干扰分为变化率有界的干扰和未知时变干扰。针对变化率有界的干扰,构建干扰观测器,通过将干扰观测器与自适应Back-stepping方法相结合,提出了一种新的抗干扰控制策略。并通过仿真例子验证了文中所提控制策略的有效性。机械手系统作为一类强耦合的非线性系统,包含模型测量误差、摩擦、负载变化和未建模动态等干扰。首先,将干扰分为两类。第一类为常值或谐波干扰,它由一个带有不确定性的外源系统生成;另一类为满足H2范数有界的干扰。通过构建独立于控制器设计的干扰观测器,以估计第一类干扰。利用终端滑模控制(TSM)来抑制第二类干扰。将干扰观测器与终端滑模控制(TSM)相结合,提出了一种复合DOBC与终端滑模控制策略。最后,仿真实例说明了文中所提控制策略具有较好的抗干扰能力。针对一类线性随机多源干扰系统,将干扰分为两类,第一类为由一个外源系统生成的部分信息已知的干扰。另一类为标准维纳过程。构建了独立于控制器设计的干扰观测器,以估计第一类干扰。通过设计随机控制器来抑制第二类干扰。在此基础上,将干扰观测器与随机控制相结合,提出了复合DOBC与随机控制策略,以提高该线性随机系统的抗干扰能力。最后,仿真例子验证了所提控制方法的正确性及有效性。最后,对全文的研究内容进行总结,并指出下一步的主要研究方向。