神经网络与自适应控制相结合的研究,已成为智能控制的一个新的分支.自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势.该文综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状,阐述了神经网络模型参考自适应控制及神经网络自校正控制两种典型的控制方案,并对神经网络自适应控制的应用作了介绍.在此基础上,对神经网络自适应控制存在的主要问题,如稳定性、鲁棒性及收敛性等问题作了积极有益的探讨.最后,展望了神经网络自适应控制未来的发展趋势,并指出了其研究方向.