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针对存在不确定性的非线性系统，提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法，将基于Hamilton—Jacobi—Issacs（HJI）不等式和自适应神经网络策略相结合，有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性．神经网络对系统模型的偏差进行拟合；为了补偿拟合误差，引入补偿控制器和神经网络权值自适应调节律，通过在线自适应修正神经网络权值，来保证闭环系统满足相应的L2性能准则．仿真结果表明提出的控制器设计方法是有效的，克服了一般方法需要被控对象精确建模的局限性．