考虑到信号传输距离增加带来的延迟问题,与严重影响系统稳定性的非线性问题,本文拟以一类非线性系统为研究对象,考虑输入延迟问题,结合预定性能控制方法进行控制研究,并在冷带轧机液压厚控(Hydraulic Automatic Gauge Control,HAGC)系统中将其应用。首先,建立HAGC系统的非线性数学模型。根据HAGC系统中各主要动态部件的机理方程,考虑状态可测与状态不完全可测两种情况,分别建立了两种面向控制的非线性数学模型。并且在实际的HAGC系统中,测厚仪通常安装在距离轧辊中心线较远的区域,因此在测量过程中HAGC系统存在测量时延,为便于研究,本文将模型中的测量时延转化为输入时延。其次,针对一类含有定常输入延迟的下三角结构的非线性系统,提出一种基于神经网络估计的预定性能控制,以获得优越的控制性能,使系统仅通过调节预定性能函数的参数及控制器参数就可以改变控制效果。再次,综合考虑输出反馈更适用于实际生产的情况,因此,同样考虑定常的输入延迟,认为上述系统模型中状态不完全可测,基于径向基神经网络观测器,考虑对称的预定性能函数,提出了一种更符合实际应用情况的输出反馈控制器。最后,进一步考虑时变输入延迟,结合LMI技术与Lyapunov-Krasovskii泛函,设计输出反馈控制器,进行稳定性分析,求取观测及反馈增益,给出时延上界,并将上述三种控制策略应用到HAGC系统中,通过Matlab仿真实验,证明了控制策略的有效性。