汝浩男，赵前进，吴 健,3

(1.安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大学数学与大数据学院，安徽 淮南 232001；3.安庆师范大学计算机与信息学院，安徽 安庆 246000)

目前常见的动力系统数学模型主要是非线性系统模型，在非线性系统的自适应控制器设计中，反步法(Backstepping)是一种广泛使用的方法。但是在应用该方法时随着系统阶数的增长， 计算量也大幅增长。 为了解决这一问题， 文献[3]提出了动态面法(dynamic surface control,DSC)以大幅降低计算量，目前该方法已广泛使用；文献[4]展示了该方法在一个无人艇航向控制中的应用；文献[5-6]将该技术扩展至随机非线性系统的反步设计过程，提出了多种动态面控制器设计方法。在许多非线性系统中，系统方程含有未知函数，因此利用神经网络来逼近未知函数是很重要的一步。文献[7]研究了在实际的非线性系统中如何使用神经网络来逼近未知的函数。文献[8]在一类多输入多输出非线性系统中利用神经网络跟踪未知函数，解决了在含有时间延迟和外部扰动的情况下的自适应控制问题。文献[9]利用神经网络研究了非线性系统的鲁棒

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跟踪控制问题。

随机干扰是许多非线性系统中无法避免的，它们常使系统状态变得不稳定，因此解决系统中的干扰问题是很重要的。文献[12]通过进行非线性映射，将状态约束系统转化为相同控制目标的无约束系统，解决了一类含有状态约束的非线性随机系统的自适应控制问题。时延现象在工程应用中也是十分常见的，它常常对系统的稳定性造成影响，因此对于时延现象的研究引起了广泛的重视。……