标题中的“具有全状态约束的非线性系统的有限时间自适应模糊控制”和描述中的内容揭示了本文研究的核心是针对一类具有严格反馈形式的非线性系统，这些系统在控制过程中对全状态变量有严格约束。文章的重点是构建一种自适应模糊控制方案，该方案特别关注在有限时间内完成跟踪控制问题。研究采用了倒退设计策略，并引入了障碍Lyapunov函数（BLF）来解决这一问题。模糊逻辑系统被用于逼近系统中的未知非线性函数，从而保证闭环系统中所有信号都有界，且输出能够以有界误差跟踪参考信号。
从介绍部分可以看出，自适应反步控制设计技术作为一种有效的工具，在过去的几十年中已经被广泛研究用于非线性系统。然而，非线性系统中存在的未知非线性函数往往比线性函数更加复杂和难以处理。为了解决这个问题，文献中提出了包括模糊逻辑系统方法和神经网络方法在内的强大方法。这些方法中，模糊逻辑系统和神经网络被用来逼近这些未知的非线性函数。近期，结合了自适应反步控制技术与模糊逻辑系统或神经网络的自适应模糊/神经反步控制器吸引了大量关注，其中一些控制器被设计出来以保证某些非线性系统的稳定化。
介绍还提到了一些具体的研究工作，如文献[12]考虑了自适应模糊跟踪控制设计的问题，针对的是单输入单输出（SISO）不确定的非严格反馈非线性系统。文献[13]中，Li和Tong提出了针对一类非线性开关大型系统设计模糊自适应控制策略。而在文献[14]中，则介绍了一种基于新型观测器的自适应模糊下降控制方法。
文章的主要贡献在于提出了一种结合了自适应模糊控制和倒退设计策略的方法，并且通过引入障碍Lyapunov函数（BLF）来保证系统状态在满足全状态约束的条件下，在有限时间内到达目标状态，并保持在有界误差范围内跟踪参考信号。这种设计方法的目的是在满足全状态约束的同时，实现对非线性系统的快速且有效的控制。
从内容中我们可以提炼出以下关键知识点：
1. 自适应反步控制技术：一种用于非线性系统控制的设计方法，能处理具有严格反馈形式的系统。
2. 全状态约束：在控制系统设计时必须保证所有状态变量满足的界限或条件。
3. 有限时间控制：一种控制策略，目标是在指定的时间内达成系统状态的期望配置。
4. 模糊逻辑系统：一种用于近似和处理系统中未知非线性函数的方法，能够实现系统控制的自适应性。
5. 障碍Lyapunov函数（BLF）：在控制设计中用于确保系统状态在特定约束下运行的数学工具。
6. 稳定化问题：控制理论中保证系统随着时间推移趋向稳定状态的问题。
7. 参考信号跟踪：控制目标之一，即系统输出能够以有限误差跟随参考信号。
8. 闭环信号有界性：在控制理论中，需要确保系统中所有信号在闭环运行时保持在一个有限的范围内。
此外，文章中提到的自适应模糊控制策略和倒退设计与文献中提到的先前工作相比较，展示了该方法在处理更复杂的非线性系统控制问题中的新发展和潜在优势。通过模拟实验验证了所提方法的有效性，强调了其在实际应用中的潜力。
