实际系统本质上都是非线性的、不确定的。这些不确定性包括：未知参数、建模时忽略掉的因素、测量误差、扰动、动态未建模等等。线性系统自适应控制方案有两种：基于Lyapunov型设计和基于估计型设计。线性系统自适应控制的一个显著特点是它依赖于特定值特性，可以使用分离原理，获得了基于估计的控制器-辩识器对的模块化：任意镇定的控制器都能和辩识器结合在一起，当所有参数已知时，控制器模块能镇定被控对象，辩识器模块保证独立于控制器模块之外的特定有界特性。 本文将基于估计的模块化设计思想推广到随机非线性系统的自适应控制设计中。但是，将基于估计的模块化设计思想应用到非线性系统的主要障碍是不满足特定值特性，如果对系统的非线性没有严格的限制，设计的控制器就不能获得任意的控制器．辨识器分离。为了解决这个问题，引入了一个新的、具有很强的参数鲁棒稳定特性的ISS控制器。ISS控制器适用于随机非线性系统自适应控制的模块化设计思想，它能和任意标准的辨识器结合在一起。 论文第1章给出了选题的国内外研究现状、研究意义，介绍了研究内容和具体的研究方法。 论文第2章介绍了一些重要定义和定理，主要包括Lyapunov稳定性、随机Lyapunov定理和LaSalle定理、ISS、非线性仿射系统的反馈等价性。 论文第3章针对含有标准Wiener噪声扰动和未知定常参数的严格反馈随机非线性系统，基于模块化设计思想，分别设计ISS控制器和辨识器模块，从而镇定该系统。ISS控制器保证在输入有界的情况下系统状态的有界特性。设计两个滤波器，将动态参数模型转化为静态模型，以便采用最小二乘算法设计参数自适应律。系统的性能估计证明了误差状态的4次均方值是有界的。仿真结果表明该控制算法能达到控制目标，并且最小二乘算法具有较好的收敛特性，能够保证参数估计始终收敛到真值。 论文第4章针对含有不确定Wiener噪声扰动和未知定常参数的严格反馈随机非线性系统，基于模块化设计思想，分别设计控制器和辨识器模块，从而镇定该系统。由于系统不仅本身带有未知参数，而且Wiener噪声扰动的方差也是不确定的，因此要以所有未知参数的估计误差及其导数为输入来设计ISS控制器，保证当输入有界时状态的有界特性。设计两个滤波器，采用梯度算法设计两个参数自适应律。系统的性能估计证明了误差状态的4次均方值是有界的。仿真结果表明该控制算法能达到控制目标。论文第5章针对含有标准Wiener噪声扰动和未知定常参数的严格反馈随机非线性系统，结合给定的参考信号，构造跟踪误差系统，将跟踪问题转化为跟踪误差系统的镇定问题。基于模块化设计思想，分别设计控制器和辨识器模块，保证系统输出跟踪参考信号。系统的性能估计证明了跟踪误差的4次均方值在时间平均意义下是有界的。 本论文由中国科学技术大学承担的安徽省教育厅自然科学基金(编号：2006KJ048B)资助。