近年来,非线性系统的控制问题已经成为了一个热点课题,而其中许多设计和分析都是针对时间延迟的的非线性系统。神经网络(NN)由于其具有良好的逼近能力,特别适用于控制复杂的非线性系统.进一步基于Backstepping方法的自适应神经网络控制研究也成为主要热点之一.本文针对一类带有界干扰项的时间延迟的非线性系统,结合自适应神经网络设计方法和Backstepping设计方法,给出了一个基于Lyapunov稳定性原理的鲁棒输出反馈跟踪控制设计.在本篇论文中,我们分别通过设计全阶观测器和降阶观测器两种方法来解决控制问题。论文按照以下结构组织：第一章：介绍所研究课题的背景知识,国内外相关研究状况和本课题研究的理论意义和实际应用。第二章：介绍了本篇论文所用到的径向基神经网络的基本理论知识。主要介绍了应用径向基神经网络逼近非线性函数的方法应用。第三章：研究了一类带有干扰项的的非线性时滞系统的输出反馈控制问题。我们先为系统设计出全阶观测器,并采用Backstepping设计方法设计出基于观测器的控制器,最后在改变功能函数的方法辅助下使得闭环系统在半全局有界的意义上是稳定的。第四章：在前面一章的研究的基础上,为非线性时滞系统设计了一个降阶观测器,使得结构更加简单,为工程上实现提供了简便性。第五章：对论文内容进行总结,并提出进一步研究的方向。