在过去的10年中,关于非线性系统的自适应控制有了长足的进展,许多优秀论文和文献都围绕这个问题进行了深入的研究,并对含有参数不确定性的非线性系统的自适应控制提出了许多系统性的设计方法。其中,大部分文章所做的研究都集中在可反馈线性化的线性参数化系统的自适应控制上。如文献就对可反馈线性化的线性参数化系统的自适应控制的发展作了全面的介绍。相对而言,关于非线性参数化系统的鲁棒自适应控制的研究却发展较慢。如文献中所论述的一样,许多实际控制系统当中都存在非线性参数化问题,例如生化过程、带有摩擦的机械系统等等。解决这一类非线性系统的自适应控制问题不仅仅是理论上的突破,在应用层次上也有着同样重要的意义。最近有两篇论文和针对这一类十分具有挑战性的问题提出了解决方法。其中文献通过将一种新颖的参数分离方法与加入密集积分器(adding a power integrator)的方法相结合,解决了非线性参数化系统的全局状态调节问题。仿真实验表明,他们提出的控制器对被控系统的状态控制具有非常好的效果。然而,实际系统中往往还存在各种未知扰动,而且由于系统的复杂性,数学模型往往不精确,因此存在未建模动态,当我们在仿真实验中考虑这些不确定因素时,使用上面的控制算法,就不能保证被控系统的状态是稳定的了。 本文考虑文献中所提出的一类非线性参数化系统的模型,并且考虑了实际系统中存在的未建模动态和有界扰动,我们针对这一具有挑战性的自适应控制对象采用了新的自适应控制算法,使被控系统在存在未建模动态和有界扰动的