混沌是存在于非线性系统中的一种复杂现象,在众多科学领域中得到了广泛的研究和应用。由于混沌系统具有初值敏感性和不可预见性,使得对混沌控制理论的研究具有重要意义。　　本文研究的重点是基于自适应方法的混沌控制。以自适应控制理论为基础,结合Lyapunov稳定性理论、backstepping方法、神经网络等,针对不同的混沌系统,给出了自适应控制器的设计方案,实现了对不同混沌系统的控制。本文主要的研究内容如下:　　首先,阐述了本文的研究背景和意义,综述了混沌理论和混沌控制研究的发展概况,归纳和总结了混沌的定义和混沌控制的目标,介绍了自适应控制的基本理论。　　其次,讨论了用自适应方法控制混沌系统参数。针对低维单参数和高维多参数复杂混沌系统,在原始自适应方法的基础上,进一步研究了自适应方法控制混沌系统的参数问题,实现了将混沌系统参数调节到期望值的控制目标。　　再次,考虑了一类具有三角结构混沌系统的自适应backstepping控制问题。利用backstepping方法,与自适应方法相结合,设计了自适应backstepping控制器,在有限的步骤内完成对系统未知参数的辨识,使系统收敛于一有界点。　　最后,提出了一类不确定混沌系统的神经网络自适应控制方法。该方法采用神经网络逼近混沌系统中的未知非线性函数,用自适应控制器对系统进行控制。同时基于Lyapunov稳定性理论设计参数的自适应调整律和控制律,使得闭环系统的稳定性和控制效果得以保证。　　以上结果全部针对典型混沌系统进行了仿真实验,仿真结果表明了本文的控制方法是有效的和可行的。