非线性以及时滞普遍存在于实际控制系统中,如电力、通讯、网络传输,机械传输等系统以及冶金工业过程,并且影响系统的性能和稳定性。因此,研究具有时滞的非线性控制系统具有重要的意义。鉴于以上考虑,本文采用Pade逼近法、动态面控制（DSC）技术,神经网逼近技术,研究一类具有短时滞的不确定非线性系统自适应控制设计问题。本文的主要工作如下（1）研究一类具有输入时滞和扰动的不确定非线性系统的自适应跟踪控制问题。为设计可行的自适应控制器,引入Pade逼近法来处理输入时滞问题。此外,提出一种基于非线性滤波器的DSC方法。避免传统backstepping设计中固有的“复杂性爆炸”问题,然后,建立一种结构简单的自适应控制器。在该控制器下,所有闭环信号都保持半全局有界,特别是系统输出能渐近地跟踪给定的参考信号。（2）研究一类具有输入时滞的非严格反馈系统的有限时间自适应神经网络DSC问题。与已有的非严格反馈形式的不确定非线性系统不同,本文考虑输入时滞问题。为避免backstepping设计过程中固有的“复杂性爆炸”问题,引入带有非线性滤波器的DSC技术来简化自适应神经网络控制器的结构。采用神经网络在线逼近未知系统函数,采用Pade逼近法处理输入时滞问题。在此控制策略下,所有闭环信号都是半全局有界的,跟踪误差在有限时间内收敛到原点的一个足够小的领域内。最后,给出仿真结果验证以上设计的控制方案的有效性。