非线性系统的控制问题长期以来一直受到学者们的广泛关注.随着科技的进步和发展,为满足工程应用的需要,相关的理论研究也开始考虑实际工程问题,比如系统普遍存在的不确定性、执行器故障、死区、饱和等.此外,对于实际系统,相比于时间趋于无穷大时的稳定性能,有限时间稳定性往往具有更高的应用价值,而且研究表明,有限时间稳定的系统具有更好的鲁棒性能和抗干扰能力.因此,研究含有不确定性的非线性系统的有限时间控制问题具有十分重要的理论意义和工程价值.目前,相关研究已经取得了一定的成果,然而针对具有未知输入约束、更严重的不确定性和更一般的系统结构等情形的有限时间控制同题还有待进一步研究和探讨.本文针对不确定非线性系统,利用神经网络、加幂积分技术和Lyapunov函数方法研究其自适应有限时间控制问题,提出了一些有效的控制方案,并基于这些控制方案研究了不确定多机械系统有限时间一致性问题.本文的主要研究工作归纳如下:1.针对具有未知参数的连续非光滑非线性系统,借助于参数分离技术和自适应控制方法,研究了自适应有限时间控制问题.在加幂积分技术的框架下给现了自适应有限时间控制律的递推设计方案.并借助于Lyapunov函数方法证明了闭环系统的有限时间稳定性.2.针对具有未知控制系数和非参数化不确定性的非线性系统,研究了自适应神经网络有限时间控制问题.基于神经网络逼近理论并借助于自适应控制方法,提出了自适应有限时间控制律的递推设计方案.利用有限时间Lyapunov稳定性理论证明了,当控制器与自适应律中的参数选择合适时,所提出的控制方案可以保证闭环系统中所有信号都是有界的,并互系统的状态能够在有限时间收致到原点.3.研究了具有输入饱和的不确定非严格反馈非线性系统的自适应神经网络有限时间控制问题.由于非严格反馈结构的存在,不能直接利用递推设计方法来构造控制器.为了解决这一问题,假设未知非线性函数的界函数是严格增长的光滑函数,借助于变量分离技术和加幂积分方法,提出了自适应有限时间控制设计方案.并利用Lyapunov函数方法证明了在控制器和自适应律参数选择合适的情况下,相应的闭环系统的状态是有限时间有界的.4.研究了具有死区输入的不确定非严格反馈非线性系统的自适应有限时间控制问题.首先,通过引入特征函数,将未知非线性非对称输入死区模型转化成一个具有未知时变增益和有界扰动的线性系统.然后,利用加幂积分技术给出了自适应有限时间控制律的递推设计方案.在递推设计的每一步中,RBF神经网络被用来逼近未知的非线性函数.最后,借助于Lyapunov函数方法证明了闭环系统的状态能够在有限时间收敛到原点的小邻域内.5.针对带有执行器故障的不确定多机械系统,研究了自适应有限时间容错一致性协议设计问题.与已有结果相比,放宽了对未知非线性函数的限制条件.在执行器部分失效和偏差这两种故障同时存在的情况下,通过结合图理论与神经网络,给出了一个分布式自适应有限时间容错一致性协议的递推设计过程.借助于Lyapunov函数方法证明了在所设计的协议的作用下,任意两个机械系统的位置和速度误差都能够在有限时间收敛到零的一个小邻域内.6.针对具有输入饱和与死区的不确定多机械系统,研究了切换拓扑下的有限时间一致性跟踪问题.借助于加幂积分技术和图理论,提出了基于分布式观测器的自适应有限时间一致性跟踪协议.利用有限时间有界性引理,证明了跟踪误差是有限时间有界的.此外,所提出的一致性跟踪协议也适用于切换有向拓扑的情况,且拓扑图不需要满足细节平衡条件.