本文研究了一类摄动严格反馈非线性时滞系统的自适应神经控制方法。在控制系统领域，尤其是在非线性动态系统的控制中，确保系统性能和稳定性是一个重要课题。本文提出了一种新的自适应神经控制方案，该方案通过结合径向基函数神经网络的在线逼近能力以及反步控制（backstepping）方法和Lyapunov-Krasovskii泛函，设计了一种新型的控制器。该控制器能够保证闭环系统所有信号的半全局有界性，并且拥有最小的学习参数。
控制系统中，适应性控制（Adaptive Control）指的是系统能够在运行过程中根据系统的状态自动调整其控制参数以适应环境变化或系统内部参数的不确定性。在实际应用中，很多动态系统都存在不同程度的非线性和时滞，这使得设计有效的控制策略变得复杂。时滞通常是指系统输出与输入之间存在的时间延迟，这是许多工程系统中的一个普遍现象，如通信网络、生物系统和工业过程控制等。
本文中提及的严格反馈系统（Strict-Feedback System）是指系统的动态可以按照一定的结构层次进行分解，并且每一层的控制输入可以由系统的上层状态变量来决定。在这种系统中，系统的虚拟控制系数是未知的，这增加了控制器设计的难度。文章中提到的摄动（Perturbation）指的是系统中存在干扰或者扰动，这些干扰可能来自于系统的建模误差、外部扰动等因素。
径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种通过径向基函数作为激活函数的神经网络。这种网络在许多场合下显示出了优良的逼近能力，特别是对于非线性函数的逼近，使得它们成为处理复杂非线性系统控制问题的理想工具。
反步控制（Backstepping）是一种递归设计方法，它从系统的最后一个子系统开始，逐步设计每一层的控制律，并保证整个系统渐进稳定。这种方法在严格反馈系统的控制设计中非常流行，因为它能够简化控制器设计的过程，并且在一些情况下还能保证系统的全局稳定性。
Lyapunov-Krasovskii泛函是在分析和设计时滞系统控制器时经常使用的一个数学工具。它能够提供一个稳定性的判据，通过构造适当的Lyapunov函数来证明闭环系统的稳定性。在存在时滞的情况下，这种方法尤为重要，因为它可以考虑到时滞对系统稳定性的影响。
该论文提出的控制器设计方法在保证了闭环系统信号的半全局有界性的同时，还具有参数学习上的优势，即它具有最小的学习参数。这意味着该控制器在实际应用中可能会有较好的计算效率和较短的训练时间。
文中通过三个仿真示例来展示所提出控制方案的有效性和适用性。这些仿真例子分别针对不同的应用场景进行了模拟，证实了所设计控制器在处理具有未知非线性和时滞因素的严格反馈系统时的可行性和优越性。
本文所提出的自适应神经控制方案为摄动严格反馈非线性时滞系统的控制提供了新的研究方向，并为后续研究者提供了理论基础和实践案例。随着研究的深入和神经网络技术的进步，可以预见，这些方法将在更加复杂的系统中得到应用，从而为工程实践中的控制系统设计提供更多的可能性。
