由于在军事、航天、农业、工业等领域的重要应用,自动化和智能化的控制理论一直受到各国的广泛重视。然而,随着各行各业对控制系统性能要求的不断提高,传统的线性反馈控制已经很难满足各种实际的控制需求,其原因是大多数实际控制系统本质上是非线性的,例如质量-弹簧-阻尼器系统,航空航天系统,机器人系统等。另外,许多实时应用平台需要严格的时间调度来限制控件的响应时间,例如一个机器人必须在每一个指定的时间内到达一个期望的位置,以抓取一个在传送带上移动的物体;或者是航天器需要在指定的时间内完成对接。因此,非线性系统的预定义时间智能控制已经成为国内外广泛关注的研究课题,目前存在大量的设计难题亟需解决。基于上述讨论,本文在深入理解非线性系统理论和智能控制技术的基础上,研究了未知非线性系统的预定义时间自适应智能跟踪控制问题。本文的研究内容如下:（1）针对一类带有扰动的非严格反馈非线性系统,提出了一种预定义时间的自适应智能跟踪控制方案。与相关文献中的有限时间或固定时间控制方法相比,本文提出的预定义时间智能跟踪控制算法的突出优点是:算法可以根据用户需求预先规定系统的收敛时间。为了得到预定义时间控制器,首先应用径向基神经网络的一个重要结构特性解决了非严格反馈结构带来的设计困难。然后,在所提出的预定义时间控制器下,严格证明了所研究闭环系统的全部信号都是有界的,并且在预定义时间内实现了零跟踪误差。最后,通过一个实际例子验证了所提出的预定义时间智能跟踪控制方案的可行性。（2）针对一类遭受外部干扰的纯反馈非线性系统,提出了一种基于神经网络的预定义时间全局自适应智能跟踪控制算法,实现了跟踪误差在预定时间内收敛到零。与传统的只能解决纯反馈系统半全局有界跟踪问题的方法不同,该方法不仅保证了所研究系统的全局稳定,而且保证了系统的收敛时间可以根据实际需求进行预定义。设计过程中,为了得到理想的预定义时间控制器,首先巧妙的对非仿射函数提出了一个有界假设,从而解决了由于纯反馈结构所造成的设计困难。然后,利用径向基神经网络的性质和杨氏不等式,推导出包含未知非线性函数和外部扰动项的未知上界,进而设计自适应参数估计所推导的上界。最后,在神经网络吸引域内,设计出了预定义时间神经网络控制器;在神经网络吸引域外,设计出预定义时间鲁棒控制器,并且通过一个实际例子验证了所提出的全局预定义时间智能控制方法的实用性。