该论文将智能控制思想与非线性系统理论紧密结合,对非线性状态观测器的设计以及基于状态观测的非线性系统的控制进行了深入研究.1、论文针对一类参数不确定的非线性系统,提出了自适应状态观测器存在的充分条件,同时给出了观测器增益的解析解.并将遗传算法和基于Lyapunov方法的自适应观测器设计方法相结合,提出了一种自适应观测器的直接设计方法.首先将观测器设计问题转换为约束可满足性问题,然后通过空间搜索获得问题的优化可行解.通过对CSTR的仿真,说明了该方法的有效性和实用性.2、论文采用动态神经网络对一般非线性系统进行了系统辨识和状态观测,证明了动态神经网络观测器在一定的初始条件下,具有逼近一般非线性系统状态轨迹的能力.3、论文针对 异步电动机直接磁场定向的矢量控制,提出了基于动态神经网络的转子磁链自适应观测器,通过利用矢量控制中定子电流和转子磁链的关系实现了转子磁链自适应估计.4、论文提出了采用动态神经网络重构非线性系统状态空间模型,利用网络内部状态进行了反馈线性化的控制思想.