本论文以未知单入单出(Single Input Single Output，SISO)／多入多出(Multi Input Multi Output，MIMO)非线性非仿射离散时间系统为研究对象，研究了全格式动态线性化(Full Form Dynamic Linearization，FFDL)下的无模型自适应控制(Model Free Adaptive Control，MFAC)算法的跟踪问题。同时以FFDL-MFAC理论为基础，研究了带有扰动的未知异构MIMO非线性离散多智能体系统的编队控制问题及带有传感器故障的未知异构MIMO非线性非仿射离散多智能体系统的编队容错控制问题。论文主要研究内容总结如下：
　　一、针对一类SISO非线性非仿射离散时间系统，基于压缩映射原理，证明了FFDL-MFAC算法的闭环系统跟踪误差的渐近收敛性、有界输入有界输出稳定性以及闭环系统的内稳定性，并显式说明了FFDL-MFAC算法包含线性时不变系统的自适应控制以及著名的比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation，PID)控制器作为其特例。
　　二、针对一类未知MIMO非线性非仿射离散时间系统．设计了基于FFDL-MFAC算法的MIMO形式，基于压缩映射原理，证明了MIMOFFDL-MFAC算法的闭环系统跟踪误差渐近收敛性、有界输入有界输出稳定性以及闭环系统的内稳定性，并显式说明了MIMOFFDL-MFAC算法包含MIMO离散增量式PID控制器以及针对MIMO线性时不变系统的自适应控制算法作为特例。四旋翼飞行器的仿真及实验结果验证了MIMOFFDL-MFAC算法的有效性。进一步，针对一类带有输入受限的非线性非仿射离散系统，设计了仅依赖系统受限输入及输出数据的拟牛顿控制算法，并分析了闭环系统的收敛性。
　　三、针对一类带有扰动的未知异构MIMO非线性非仿射离散时间多智能体系统，针对扰动可测和不可测两种情况，分别设计了基于FFDL-MFAC理论的分布式编队控制算法，基于压缩映射原理以及与多智能体系统等价的虚拟数据模型和归纳法，证明了所设计的分布式FFDL-MFAC编队算法的闭环系统编队误差的有界性。
　　四、针对一类未知异构MIMO非线性非仿射离散时间多智能体系统，设计了基于FFDL-MFAC理论的编队容错控制算法，在传感器发生故障后，利用径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network．RBFNN)输出数据和传感器测量得到的输出数据对故障信号和控制算法参数进行估计，进而实现了无模型自适应编队容错控制机制。最后，通过压缩映射和归纳法对闭环系统编队跟踪误差的有界性进行证明。