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本文讨论一类带有未建模动态和时滞项的非线性纯反馈系统，提出了一种基于径向基函数神经网络控制的自适应动态面控制方法,该方法通过引入一种动态信号来刻画未建模动态，结合均值定理克服了在非仿射纯反馈系统的控制器设计中的困难，并用径向基函数来逼近未知的连续函数.此外，利用动态面技术避免了因使用 back-stepping方法所导致的对每一步虚拟控制的反复求导Lyapunov-Krasovskii泛函和双曲正切函数的巧妙引入不仅抵消了控制器设计中所出现的未知时滞函数，而且解决了非仿射纯反馈非线性系统的控制器循环构造问题.与现有文献的系统相比较，本文所考虑的系统模型更具有普遍性.在上述自适应动态面技术方法下，所需要的自适应参数显著减少，证明了闭环系统所有信号的半全局一致最终有界，且跟踪误差收敛到小的残差集内^仿真结果验证了上述设计方法的有效性.