It is a fact that the approximation

It is a fact that the approximation techniques, such as neural networks (NNs) or fuzzy logic systems (FLSs), can be used to model unknown nonlinear functions, which simplifies the design process of controllers to some extent. Hence, the attention on the adaptive NN and FLS control has been raised in recent years. A robust adaptive fuzzy control (AFC) problem of nonlinear systems is considered via small-gain and backstepping methods in [15] where the burdensome computation is lightened and the singularity issue is avoided. Two indirect AFC algorithms are derived for uncertain multi-input multi-output (MIMO) systems in [16], and the proposed adaptive controller relaxes the requirement of bounding parameter and does not depend on any parameter initialization conditions. In [17], a direct AFC method is discussed for strict-feedback systems and the presented controller only contains one adaptive parameter. An AFC technique is studied for non-strict feedback systems by a new scheme called variable separation in [18]. [19] and [20] focus on the adaptive control problems for non-strict-feedback stochastic nonlinear systems via NNs and FLSs, respectively. It is the first time that the restrictive conditions in [19] and [20] on unknown nonlinear functions are removed and the adaptive state-feedback controller and observer are designed in [21]. The direct AFC is applied to an under-actuated autonomous underwater vehicle, and a verticalplane trajectory tracking controller is designed in [22]. In [23], the decentralized adaptive state estimator is investigated for cyber-physical systems based on linear matrix inequality (LMI), and the proposed scheme is applied to the power network system. In [24]- [26], a new sufficient condition of the finite-time stability is provided with the aid of NNs or FLSs.

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事实是，可以使用诸如神经网络（NN）或模糊逻辑系统（FLS）的逼近技术对未知的非线性函数进行建模，从而在某种程度上简化了控制器的设计过程。因此，近年来，对自适应NN和FLS控制的关注已经引起关注。在[15]中，通过小增益和后推方法考虑了非线性系统的鲁棒自适应模糊控制（AFC）问题，减轻了繁琐的计算并避免了奇异性问题。在[16]中，针对不确定的多输入多输出（MIMO）系统推导了两种间接AFC算法，并且所提出的自适应控制器放宽了对边界参数的要求，并且不依赖于任何参数初始化条件。在[17]中，针对严格反馈系统讨论了一种直接AFC方法，并且所提出的控制器仅包含一个自适应参数。在[18]中，通过一种称为变量分离的新方案，针对非严格反馈系统研究了AFC技术。文献[19]和[20]分别关注非严格反馈随机非线性系统通过神经网络和神经网络的自适应控制问题。这是第一次[19]和[20]中对未知非线性函数的限制条件被消除，并且在[21]中设计了自适应状态反馈控制器和观测器。直接AFC应用于欠驱动的自主水下航行器，并且在[22]中设计了垂直平面轨迹跟踪控制器。在[23]中，研究了基于线性矩阵不等式（LMI）的网络物理系统的分散自适应状态估计器，并将所提出的方案应用于电网系统。在[24]-[26]中，借助于NN或FLS提供了一个有限时稳定性的新的充分条件。

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事实上，近似技术，如神经网络（NNs）或模糊逻辑系统（FLSs），可用于模拟未知的非线性函数，这在一定程度上简化了控制器的设计过程。因此，近年来人们开始关注自适应NN和FLS控制。在 [15] 中，通过小增益和后退方法考虑非线性系统的强自适应模糊控制（AFC）问题，其中减轻了繁重的计算，避免了奇点问题。为 [16] 中的不确定多输入多输出（MIMO）系统提供两种间接 AFC 算法，建议的自适应控制器可放宽边界参数的要求，不依赖于任何参数初始化条件。在 [17] 中，对严格反馈系统讨论了直接的 AFC 方法，并且提交的控制器仅包含一个自适应参数。AFC 技术通过一种称为 [18] 可变分离的新方案研究了非严格反馈系统。[19] 和 [20] 分别通过 NN 和 FLS 关注非严格反馈随机非线性系统的自适应控制问题。这是首次删除 [19] 和 [20] 中未知非线性函数的限制条件，并在 [21] 中设计了自适应状态反馈控制器和观察器。直接 AFC 适用于执行不足的自动水下飞行器，垂直平面轨迹跟踪控制器设计为 [22]。在 [23] 中，根据线性矩阵不平等（LMI）对基于网络物理系统的分散自适应状态估计器进行了调查，建议的方案应用于电网系统。在 [24]- [26] 中，在 NN 或 FLS 的帮助下，提供了有限时间稳定性的新足够条件。

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利用神经网络（NNs）或模糊逻辑系统（FLSs）等逼近技术对未知非线性函数进行建模，在一定程度上简化了控制器的设计过程。因此，自适应神经网络和模糊神经网络控制近年来受到了广泛的关注。文[15]采用小增益和backstepping方法研究了非线性系统的鲁棒自适应模糊控制（AFC）问题，减少了计算量，避免了奇异性问题。文[16]推导了不确定多输入多输出（MIMO）系统的两种间接AFC算法，所提出的自适应控制器不依赖于任何参数的初始条件，不依赖于边界参数的要求。文[17]讨论了严格反馈系统的直接AFC方法，所设计的控制器只包含一个自适应参数。文[18]采用一种新的变量分离方案研究了非严格反馈系统的AFC技术。[19] 和[20]分别研究了非严格反馈随机非线性系统的神经网络自适应控制问题和模糊神经网络自适应控制问题。在文献[21]中首次消除了文献[19]和[20]中对未知非线性函数的限制条件，设计了自适应状态反馈控制器和观测器。文[22]将直接AFC应用于欠驱动水下机器人，设计了垂直面轨迹跟踪控制器。文[23]研究了基于线性矩阵不等式（LMI）的网络物理系统的分散自适应状态估计器，并将其应用于电网系统。在[24]-[26]中，借助NNs或FLSs给出了有限时间稳定性的一个新的充分条件。<br>

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