非线性系统的自适应跟踪控制在军事、工业等领域均有广泛的应用,因此,非线性系统的自适应跟踪控制在过去几十年一直是控制领域的研究热点。随着科技的发展和人们对控制性能要求的提升,一些传统的控制理论和方法已经不能适应现代社会发展的需求。受前人工作启发,本文针对几类随机非线性系统的自适应跟踪控制问题进行深入研究,主要完成工作如下:1.提出了两种随机非三角结构非线性系统的规定性能控制算法。针对含有未建模动态随机非三角结构非线性时滞系统提出了一种自适应神经规定性能控制算法。首先,利用微分中值定理将非三角结构系统转化为含有衍射结构的等价系统。其次,设计一个规定性能函数来确保系统在规定时间内达到预定的跟踪精度。最后,结合径向基函数神经网络逼近理论和backstepping技术,设计了一个自适应跟踪控制算法,该算法可以确保系统在规定时间内达到预定的跟踪精度,且控制器的设计过程比基于有限时间稳定性定理设计控制器的过程更为简单。为了降低时间触发控制方法中因冗余数据导致的通讯负担,结合规定性能函数、模糊逻辑系统逼近理论和含有改进事件触发装置的事件触发控制技术,提出了随机非三角结构非线性系统的事件触发自适应模糊跟踪控制算法,该算法不仅可以确保系统在规定时间内达到预定的跟踪精度,还能有效地节约网络资源。2.提出了两种随机非三角结构非线性系统的固定时间跟踪控制算法。针对一类随机非三角结构非线性系统提出了一种事件触发固定时间自适应神经跟踪控制算法。首先,提出了随机非线性系统的实际固定时间稳定性定理。其次,结合backstepping技术和事件触发控制技术,设计了一个自适应神经跟踪控制算法,该算法移除了现存有限时间控制方法中稳定时间依赖于系统初始状态的限制。最后,理论证明和仿真实例验证了所提算法可以确保所有闭环信号固定时间依概率有界,且系统输出在固定时间内跟踪上参考信号。为了处理backstepping方法中因虚拟控制函数反复求导而导致的“计算爆炸”和“奇异性”问题,结合神经网络逼近理论和含有固定时间滤波误差补偿信号的固定时间动态曲面控制技术,提出了随机非三角结构非线性系统的事件触发固定时间自适应神经动态曲面控制算法,该算法不仅确保了闭环系统的固定时间稳定性,还避免了传统方法中的“计算爆炸”和“奇异性”问题。3.提出了无可行性条件的状态约束随机非线性系统的事件触发固定时间自适应模糊控制算法。首先,设计一个纯粹依赖于系统状态的非线性状态相关函数来处理不对称的时变状态约束。其次,结合固定时间稳定性定理和动态曲面控制技术,设计了一个自适应动态曲面控制算法,该算法移除了传统方法中虚拟控制函数依赖于可行性条件的限制。最后,理论证明和仿真实例验证了所提算法可以确保闭环系统在不违背状态约束情况下的固定时间稳定性。4.提出了状态约束随机互联非线性系统的分布固定时间控制算法。首先,引入一个非线性状态相关函数来处理不对称的时变状态约束。其次,设计一个光滑函数来处理未知的内联。最后,结合固定时间稳定性定理和动态曲面控制技术,设计了一个分布固定时间控制算法,该算法确保了闭环系统的固定时间稳定性,且每个子系统在不违背状态约束情况下具备良好的跟踪性能。5.提出了约束和非约束随机高阶非线性系统的统一模糊控制算法。首先,通过设计两个通用的约束函数,并利用坐标变换技巧将状态约束随机高阶非线性系统转化为无状态约束的等价系统。其次,设计一个可以根据跟踪误差变化自适应调整阈值的自适应事件触发装置来节约网路资源。最后,结合固定时间稳定性定理和backstepping技术,设计了一个自适应模糊控制算法,该算法可以确保闭环系统在不违背状态约束情况下的固定时间稳定性,且移除了传统方法中虚拟控制函数依赖于可行性条件和约束函数是有界函数的限制。