在实际中，被控对象的精确数学模型往往是很难得到的。具有模糊if-then规则集的模糊系统在给定的约束集能以任意精度一致逼近任意非线性不确定连续函数。由于不要求系统有精确的数学模型，模糊控制理论成功应用到许多实际问题上。近年来，非线性系统的自适应模糊控制引起了越来越多学者的重视。自适应模糊控制理论是模糊控制理论与自适应控制理论相互交叉、相互渗透而形成的一个研究领域。自适应模糊控制系统不仅可以在运行过程中不断修正自己的控制规则来改善控制性能，而且收敛速度快、鲁棒性好。但是，在自适应模糊控制研究中，许多方案都属于直接型或间接型模糊控制，这样的方案只是单纯利用了被控对象信息或模糊控制规则。这将使得专家知识或人类经验知识不能被充分利用，并且大多数算法是在假设逼近误差满足平方可积条件下进行设计的。然而，在实际过程中，很难实现逼近误差满足平方可积这一条件。基于上述提到的问题，本文针对一类带有扰动的SISO不确定非线性系统，提出了一种综合型自适应模糊控制方案。该方案充分利用了被控对象信息和模糊控制规则，所设计的综合型控制律由三部分组合而成：跟踪控制项、连续监督控制项和自适应补偿控制项。跟踪控制项是用来获得期望的输出跟踪性能的；连续监督控制项是用来保障系统的状态有界的；自适应补偿控制项是用来同时补偿模糊逻辑系统逼近误差及外部干扰影响的，这使得在稳定性分析中不再需要最小逼近误差满足平方可积这一条件。通过李雅普诺夫方法，证明了闭环系统是全局稳定的，而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明本方法比单纯的直接型或间接型模糊控制方法具有更好的跟踪性能。