随着科学技术的进步和生产力的发展，控制系统变得越来越复杂，往往缺乏精确的数学模型，具有高度非线性和不确定性，时滞现象也是其固有的现象之一，因此研究非线性时滞系统具有广泛而深远的意义，但目前还缺乏系统有效的分析和综合方法。T-S模糊模型对非线性系统有很好的逼近能力，且便于分析，因此，它成为近几年来非线性研究的热点，本文基于T-S模糊时滞模型研究了非线性系统的稳定性分析和综合问题。 首先，论文研究了连续不确定T-S模糊时滞系统的保性能控制问题，基于Lyapunov-Krasovskii（L-K）方法给出了系统稳定的充分条件，采用并行分散补偿方法（PDC）设计了满足保性能控制要求的模糊控制器，使得系统渐近稳定，并且得到了成本函数的最小上界，从而使得设计的控制器成为最优保性能控制器，而且此最优控制问题的可行解能够用有效的数值解法来确定。最后给出仿真示例表明了该方法的有效性． 其次，论文研究了一类具有状态和控制时滞的不确定非线性系统的模糊状态反馈控制问题。采用具有时滞的不确定Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型，提出一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法，给出了模糊状态反馈控制器的充分条件，以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到控制输出的H∞范数界约束． 再次，应用模糊T-S模型对一类连续不确定非线性时滞系统进行模糊建模，得到不确定时滞模糊系统；给出了模糊状态反馈控制器和基于观测器的动态输出反馈控制器设计。 接着，针对实际问题中不确定性存在的形式，讨论了鲁棒自适应弹性控制器的设计。采用自适应方法，利用其在线更新的特点来跟踪不确定性的上界。考虑T-S模糊模型描述的不确定系统、非线性时滞系统的鲁棒镇定问题，基于线性矩阵不等式的可解性，给出了新的记忆型控制策略，提出一种针对时滞参数的自适应控制方案。 最后，分别研究一类非线性无时滞和有时滞的关联大系统的分散模糊镇定问题。首先给出了问题的描述；在此基础上，利用并行分散补偿（PDC）的方法设计控制器，给出了保证模糊大系统闭环渐近稳定的充分条件。然后，利用自适应控制的思想首次将弹性控制器设计的新理念应用到模糊关联大系统，增加了系统的鲁棒性，减少系统的脆弱性，具有重要的理论和实际意义。