传统的基于T-S模型的自适应模糊控制器采用分段线性逼近的思想,每条规则的输出是输入变量的线性组合函数,需要在线调节的后件参数较多,仿真速度很慢,实现较困难。本文提出一种新型的变论域模糊控制器,按照误差的变化,在线调节伸缩因子,连续改变论域的大小,从而动态生成模糊规则,提高了控制器的精度。本文通过设计监督控制器,保证系统的稳定性,获取很好地控制性能。若在变论域模糊控制下,系统不稳定,监督控制将被激活,以确保系统的稳定性;相反,若在模糊控制下,系统已经稳定,监督控制将不会被激活。由于监督控制的存在,闭环系统的全部变量一致有界,从而加快收敛速度,提高了暂态和稳态性能。本文将变论域模糊控制,自适应技术和H_∞最优控制理论相结合对一类模型未知的非线性动态系统进行控制,不仅扩充了H_∞最优控制的智能性,而且还提高了变论域模糊控制的鲁棒性。通过Lyapunov函数推导整个闭环系统的稳定性。所提算法通过选取权重因子r,可将逼近误差和外部扰动对跟踪误差的影响减小到任意给定的标准ρ。本文以混沌系统为例对所提算法进行验证,证明了提出的有效性。