在许多的实际被控系统中广泛存在着各种不确定性和外界干扰等因素,而这些因素是导致系统不稳定的重要原因。因此在对这些被控对象进行智能控制时,要充分考虑到这些因素对控制效果所产生的影响。而自适应算法在处理系统的不确定项等问题上具有较其它智能控制方法更加优越的效果。另一方面状态估计和参数估计在故障诊断、自适应控制、容错控制等领域有着广泛的应用,因此本文结合自适应算法构造自适应观测器,通过状态和参数的联合估计组成的一类递归算法。本论文主要围绕自适应观测器的设计问题展开,针对几类不确定非线性系统进行了自适应观测器设计。论文的主要研究内容如下:首先,针对一类时变不匹配非线性不确定延迟系统进行研究,在一定的假定条件下,设计了其鲁棒自适应观测器。设计的自适应观测器,无论系统的阶数多高,其自适应观测器中仅仅需要一个自适应参数。设计的观测器不仅确保了状态估计误差是一致有界的,并且状态观测误差可以通过调节参数的值达到任意小。且通过数值实例,利用MATLAB工具箱,得到仿真曲线图,验证了所设计的观测器是有效的。其次,论文针对一类具有指数稳定性的不确定中立延迟非线性系统进行了其自适应观测器的设计,并且这个中立系统的时间延迟是时变的。设计中采用了比例项与积分项共同组成了此中立系统的自适应观测器。并且通过选取带有积分形式的Lyapunov候选函数与新的线性矩阵不等式的理论成果对此中立延迟系统提出了新的稳定性判据。最后通过数值实例,利用MATLAB中的M文件进行程序的编写,从仿真曲线图中得出,设计的观测器的有效性。最后,针对一类带非线性不确定项的Lur’e微分包含系统进行了研究,在一定的假设条件下分别设计了其自适应全维观测器与降维观测器。通过理论证明与仿真实例,最终得出了所设计的观测器是可行的和有效的。与之前的研究成果相比较,本文的创新性体现在以下三个方面:一、系统的非线性函数的条件更加宽泛,之前的文献中非线性函数都假定为Lipschitz函数,而本文中把条件放宽为拟单边Lipschitz函数;二、现有文献中研究的Lur’e微分包含系统中的不确定项都是一个未知参数,而本文中的不确定项则是一个未知的函数项,加大了观测器设计的难度;三、减小了观测器的计算量,可以直接通过线性矩阵不等式工具箱进行核对。