随着现代工业生产过程越来越复杂,使得被控系统的建模要求越来越高。当下常见的非线性系统单体模型已经不能满足其建模要求,而互联非线性系统是由多个相互连接的子系统组合而成,能够描述复杂的大规模系统。在互联非线性系统中,由于系统本身的未建模动态和系统在信息交互中时滞的存在对系统稳定性造成影响。同时出于安全性能的考虑,系统需要满足一定的约束条件方能稳定可靠的运行。因此,研究互联非线性系统的状态约束受限在发生未建模动态和时滞情况下的控制策略具有重要意义。为了解决上述问题,本文利用动态面控制、自适应神经网络在线估计技术等控制方法,对一类严格反馈型互联非线性系统的自适应跟踪控制问题展开研究。本文的主要研究内容如下:首先,针对一类具有非对称全状态动态约束、非结构不确定性和外部干扰下的严格反馈型互联非线性系统,为了减少非对称全状态动态约束对系统安全性能的影响,引入状态相关的非线性转换函数,将原来受约束的互联非线性系统转换为等效的“无约束”的互联非线性系统,并利用自适应神经网络估计未知非结构不确定函数,提出了一种基于动态面控制的自适应跟踪控制策略。其次,在上述研究基础上进一步研究了具有未知控制增益和未知输出时滞的严格反馈型互联非线性系统,通过设计自适应参数来在线估计未知控制增益,进而消除未知控制增益给系统可控性和稳定性带来的影响,利用Lyapunov-Krasovskii函数来处理未知输出时滞,提出了一种基于动态面控制的分散式自适应跟踪控制策略。再次,在以上研究基础上进一步研究了具有未建模动态的严格反馈型互联非线性系统,为了减少在实际系统中由于未建模动态的存在对系统精确建模的影响,通过在动态面的设计过程中引入一个动态信号来处理未建模动态,并结合自适应神经网络的在线估计技术,提出了一种基于自适应神经网络的动态面跟踪控制策略。