从控制工程的角度讲,系统的最终控制性能既和被控对象有关,又受到控制回路中如执行器和传感器等各种物理器件的性能以及通讯信道性能的影响。一方面,被控对象由于受到系统建模误差和工作环境等因素的影响通常具有本质非线性和不确定性。另一方面,执行器和传感器往往存在非光滑、非线性约束特性。当控制信号和输出信号经过这些约束环节时,就会引起系统性能恶化甚至出现系统失稳现象。此外,通讯信道受到网络带宽的限制,控制信号在传输之前进行量化在所难免,由此产生的量化误差同样会对系统控制性能造成极大的负面影响。鉴于此,本文以backstepping技术为框架,以模糊逻辑系统作为函数逼近器,系统地研究具有输入输出约束特性的非线性系统的自适应控制问题。本文共分六章。第一章概述具有输入输出约束的非线性系统研究现状。从第二章开始,主要研究内容从五个部分展开,每一部分作为一章。第二章针对具有未建模动态和动态干扰的非线性系统,提出了一种直接自适应模糊输出反馈控制方案。在设计过程中,引入一个线性状态观测器来估计系统状态,采用模糊逻辑系统(Fuzzy Logic Systems, FLS)逼近未知的虚拟控制信号,结合反步递推方法设计了一种自适应模糊控制器,借助小增益定理证明了闭环系统的输入-状态稳定性。该控制方案放宽了以往文献中对动态干扰项的强假设条件,并通过在线估计模糊逻辑系统权向量的范数,减少了在线调节的自适应参数个数,从而加快了自适应控制算法的在线运行效率。第三章充分考量复杂工作环境下执行器死区的不确定性和摄动特性,创新性地提出了一种模糊死区模型,以研究具有不确定死区输入的非线性系统的跟踪控制问题。结合模糊集理论和集成控制思想,首先,针对具有不可测量状态和模糊死区输入的严格反馈非线性系统,提出了一种自适应综合控制设计方案。该方案保证了闭环系统的稳定性和跟踪性能。接着,研究了具有模糊死区输入的未建模动态非线性系统的跟踪控制问题,利用辅助动态信号控制未建模动态,结合集成控制思想和动态表面(DSC)技术,设计了新颖的自适应控制器。第四章针对实际控制系统中执行器磁滞方向容易发生跳变的情况,提出了变方向的Bouc-wen磁滞模型。基于该磁滞模型,研究了具有磁滞输入的随机纯反馈非线性系统的自适应跟踪控制问题。在引理5.1的基础上,通过引入一个辅助虚拟控制器并利用Nussbaum函数的性质,在随机非线性系统中解决了磁滞输入变方向的难题,结合backstepping技术,提出了一种新颖的自适应模糊控制设计方案。与已有的磁滞输入问题的研究工作相比,本章所考虑的系统更具一般性,从而扩展了磁滞输入问题的应用范围。第五章为抵消输出传动装置中的非线性环节对系统性能的负面影响,研究了具有未知输出死区的严格反馈非线性系统的跟踪控制问题。一方面,现有的输出非线性研究工作都集中在线性系统或者满足匹配条件的非线性系统的镇定问题上,其方法难以控制比较复杂的非线性系统(如严格反馈非线性系统)的跟踪控制问题。另一方面,实际系统中的状态变量常常难以获得,这导致以往包含了部分或全部状态变量的backstepping设计方案也不能直接用来控制该类系统。本文通过建立状态的非线性函数与输出之间的关系,引入一个Nussbaum函数和辅助虚拟控制器,提出了一种全新的控制器设计方法,解决了这类复杂系统的跟踪控制问题。第六章考虑到量化反馈控制在数字控制、网络化控制系统等领域中的广泛应用,研究了具有输入量化约束的随机非线性系统的性能控制问题。首先,利用磁滞类量化器的扇形有界性质提出了量化器输出的一种新的非线性分解策略,该策略克服了以往线性分解策略中扰动项的界不好确定的问题。接着,运用这种非线性分解策略,提出了一种新的自适应模糊控制方案,解决了具有输入量化的随机严格反馈非线性系统的跟踪控制问题。该方案通过在线学习机制补偿了量化误差,不需要系统和量化器参数满足强的假设条件,从而在有限通讯频率下仍能保证系统的跟踪性能。然后,充分考量未建模动态对量化反馈非线性系统的负面影响,研究了具有量化输入约束的未建模动态随机非线性系统的镇定问题。结合反步递推技术和小增益方法,提出了全新的自适应模糊控制方案,保证了闭环系统是依概率输入-状态稳定的。