摘要：针对一类函数完全未知的严格反馈随机非线性系统,提出了一种基于backstepping技术的鲁棒H1自适应神经跟踪控制器设计的新方法.该方法可在随机非线性系统是依概率一致最终有界的情况下,保证随机非线性系统H1性能指标,且H1踪踪控制器容易获得.同时该方法去除了一些文献中神经网络逼近误差需要平方可积的假设.文中使用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近打包的未知非线性函数.所设计的控制器能够保证闭环系统跟踪误差及其它所有信号都是依概率有界的,且对外界干扰具有鲁棒H1抑制作用.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性和正确性.