该文利用跟踪微分器、扩张状态观测器和自抗扰控制器等有效的非线性设计方法,在控制系统的自寻最优、空间有源降噪以及神经网络计算等方面的应用进行了研究.该文的主要内容和进展如下:一、对基本的梯度系统进行了改造,给出了一种利用非线性特性加速神经网络优化计算速度的方法,并将其用于函数寻优和动态系统的最优控制问题;二、利用自抗扰控制器对系统不确定性的良好的估计和补偿能力,研究了三维空间的主动噪声估计和控制问题,建立完善了有源降噪自抗扰控制器的软件系统结构和软件算法,取得了较好的降噪效果;三、针对函数结构未知的情形,以跟踪微分器构造出能够寻优和求根的非线性动态系统,该系统利用函数的输入输出过程值模拟数值迭代过程,是对未知函数实现寻优和求根的动态结构.该文也对多维函数优化问题进行了进一步的研究;四、利用非线性特性改善滑模寻优机构,提高系统动态品质;结合自抗扰控制器对被控对象及外部扰动的良好观测能力,建立了ADRC自寻最优点的控制系统结构,改善控制系统的运行性能,提高控制效率.