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在复杂非线性系统中,混沌有其特殊性。虽然它与确定动力系统相关联,但是却具有随机系统所具有的类随机性。由于混沌处于稳定性的边缘,因此易导致系统趋于不稳定,性能衰退甚至发生灾难后果。在此情况下,混沌不是所期望的应完全避免或彻底消除。在所给出的大多数物理混沌系统中,它们往往具有内在的未知非线性或不确定的参数,本文重点研究了对不确定和未知混沌系统的鲁棒及自适应控制,并把基于模糊神经网络(FNN)的有效的非线性自适应控制方法应用到混沌控制与同步中。为了设计鲁棒控制器,滑模控制器由于其固有的易实现,响应速度快,良好的暂态性能以及不敏感于系统参数的不确定及外部噪声扰动等优点而被经常采用。在面对未知混沌系统时,FNN与Lyapunov稳定性理论相融合的自适应控制被应用。全文的主要研究工作包括：1研究了不确定多卷临界混沌系统的控制问题。根据变结构控制理论,设计了具有控制输入扇区非线性及死区的不确定多卷临界混沌系统的滑模控制器,使得受控系统从任意初态出发收敛到期望的不稳定平衡点或外部参考信号,具有全局稳定性。2研究了多卷混沌系统的跟踪控制问题。设计了基于FNN补偿的多卷混沌系统的跟踪控制。在FNN非线性补偿器的作用下,使混沌系统近似为线性系统,然后设计线性状态反馈控制器,控制多卷混沌系统跟踪给定的参考信号。3基于状态观测器理论和自组织的模糊神经网络(SFNN)的系统辨识,设计了基于状态观测器的互联未知混沌系统的模糊神经滑模控制方案。该方案由计算控制器和鲁棒控制器构成,且达到L2跟踪性能。4基于动态模糊神经网络(DFNN)建模和反步控制方法,设计了对不确定混沌系统的一个简单且系统化的模糊神经自适应反步控制方案。DFNN具有结构和参数自适应学习能力,基于扩展径向基函数(RBF)实现了TSK模糊系统的函数逼近性能。5研究了具有随机时变参数的不确定混沌系统的同步问题。设计了自组织自适应模糊神经控制器(SAFNC),实现了具有随机时变参数的不确定混沌系统的同步。