在实际的工程应用中,大多数系统往往是非线性的,并且会受到随机干扰等因素的影响,这使得很难获得被控系统的精确模型。此外,在系统组件计算能力和网络带宽受限的情况下,如何在保证系统稳定的同时,有效利用计算和通信资源成为控制设计的关键。与静态事件触发机制相比,动态事件触发机制的设计更加灵活,能够节约更多的通信资源,因此,成为近年来控制领域的研究热点。本文基于Lyapunov稳定性理论,针对不确定随机非线性系统,研究了动态事件触发自适应控制问题,主要工作概述如下:1.针对一类参数不确定的随机严格反馈系统,研究它的动态事件触发自适应跟踪控制问题。在系统参数未知的情况下,主要采用Backstepping方法来设计参数自适应律和控制器,并且提出了动态事件触发机制。在该控制方案下,闭环系统的状态信号在四阶矩意义下是一致最终有界的,且跟踪误差也是有界的。同时避免了Zeno行为。最后,通过两个仿真例子验证了所提方案的有效性。2.针对一类函数未知的随机严格反馈系统,研究它的动态事件触发自适应跟踪控制问题。首先,利用神经网络来逼近未知非线性函数,然后,基于Backstepping方法设计动态事件触发机制,构造目标控制器及参数自适应律。最后,通过数值仿真和实例仿真,验证所提出的控制方案能够保证系统达到期望的跟踪效果,且闭环系统的状态信号在四阶矩意义下是半全局一致最终有界的。3.针对一类函数未知的随机非线性系统,研究它的动态事件触发输出反馈控制问题。在仅输出可测的情况下,构造了一个全维状态观测器,同时为了避免虚拟控制器中的计算爆炸问题,采用了动态面控制方法。基于状态观测器、神经网络与动态面控制方法,设计了一个带有动态事件触发条件的自适应输出反馈控制方案。在该控制方案下,闭环系统的状态信号在四阶矩意义下是半全局一致最终有界的。最后提供仿真实验来说明理论结果的正确性。