不确定非线性系统作为最一般的系统广泛存在于现实世界中，因此对不确定非线性系统的控制研究具有重要的理论意义和迫切的实际需要。本论文的工作和研究成果主要体现在： (1)研究了一类不确定非线性系统的切换自适应控制问题。在非线性系统中未知参数的边界值未知的情况下，提出了切换自适应控制设计方法。用该方法得到的控制器能保证系统状态的有界性及在原点的全局渐近收敛性，这种切换自适应控制器基于逻辑判断，在线修正估计参数的估计值，它不仅具有自适应控制能够“学习”的优点，并且具有较强的鲁棒性。 (2)研究了一类控制方向未知不确定非线性系统的切换自适应控制问题。实际中，与“控制”变量相乘的未知参数有时候不仅数值大小未知而且它的符号也不能事先确定。与“控制”变量相乘的未知参数的符号表示了系统在控制作用下的运动方向。当这些符号已知时控制器的设计较为简单；当这些符号不能事先确定时，必须首先确定这些未知参数的符号，然后才能进行控制器的设计。为了确定未知参数的符号及数值，本文通过修正切换逻辑给出了一种新的基于逻辑切换的自适应控制设计方法。这种控制器基于逻辑判断在线切换控制方向并修正参数估计值，利用该控制器能保证系统状态的有界性并且在原点达到全局渐近稳定。 (3)研究了一类具有非线性干扰和漂移不确定性的链式系统的自适应控制问题。非线性漂移不确定性会使针对理想链式系统所设计的稳定算法失效。本文在Lyapunov稳定性理论的基础上，利用状态变换和backstepping设计方法给出了一种新的自适应控制设计方法，用该方法得到的控制器能保证系统状态在原点达到全局渐近稳定，同时保证估计参数有界。为了克服链式系统中的不可控性，本文提出了一种新的自适应切换控制器。 (4)研究了一类具有随机干扰的链式系统的控制问题。把外界干扰假定为有界扰动或参数化的不确定性虽然有利于分析和设计不确定非线性系统，但是这种假定并不总能很好地描述现实中的扰动。有必要研究一类更贴近现实的扰动—随机干扰。为了克服随机控制过程中出现的平方漂移项以及链式系统中的不可控性，本文通过时变反馈技巧和构造4次型的随机控制Lyapunov函数给出一种有效的控制器设计方法，用该方法得到的控制器能够保证闭环系统概率意义下的全局渐近稳定。 (5)研究了不确定移动机器人的自适应控制问题。针对移动机器人特殊的物理结构，提出了一种基于无源性分析的饱和光滑时变自适应控制器。通过对外加激励引入变增益系数，加快了系统部分状态的收敛速度。