日常生活中,由于物理条件和系统性能的限制以及安全要求,许多实际系统往往具有约束条件。对于控制系统而言,如果控制器在执行过程中不遵守约束规则,则可能会导致系统的性能下降,甚至可能损坏整个系统。因此,约束控制研究的发展已成为近些年来控制领域研究的热点与难点问题。针对非线性系统的自适应约束控制问题,本文主要研究了以下内容:首先,针对单输入单输出与多输入多输出的两类切换不确定非线性系统,分别研究了具有时变输出约束和输入饱和特性的自适应控制方法与具有时变全状态约束的自适应控制方法。基于任意切换规则条件,通过构造正切型障碍李雅普诺夫函数保证系统输出与状态不违反时变约束界,利用模糊逻辑系统对未知连续函数进行逼近,建立非对称饱和模型处理系统中的输入饱和问题,采用反步递推方法设计控制器以及自适应律,结合李雅普诺夫稳定性理论分析系统的稳定性。进而,通过仿真研究验证所提出方法的有效性。其次,针对一类切换不确定非线性系统的输出反馈控制问题,研究了系统在具有时变全状态约束条件下的跟踪控制问题。通过构造非线性模糊观测器估计系统的不可测状态,选择正切型障碍李雅普诺夫函数确保系统状态不会超出预设的时变约束范围,并结合反步递推技术与模糊逻辑系统设计自适应模糊输出反馈控制器与自适应律,采用障碍李雅普诺夫稳定性分析方法,证明了闭环系统的稳定以及跟踪误差和观测误差收敛到零的小邻域内,结合仿真实例证明所提出控制方案的有效性。最后,针对具有全状态约束的主动座椅悬架系统,研究了座椅悬架系统的智能自适应控制。为降低汽车在行驶过程中的振动和冲击,确保乘客舒适性和乘坐安全性,主要针对主动座椅悬架系统中人体与悬架的位移及速度约束情形进行了研究。根据反步递推算法理论和神经网络的逼近特性,设计出自适应律和控制器,结合障碍李雅普诺夫稳定性分析方法证明系统内所有信号有界。此外,通过座椅悬架系统的仿真实例验证了系统中人体位移、悬架位移、人体速度与悬架速度均在设定的时变约束范围内。