针对一类可转化为严格反馈型的非线性不确定系统，利用反步(backstepping)法设计控制器，能够获得良好的控制性能。然而，在实际控制中，由于本身的构造特性，该方法存在控制冗余大、易导致系统抖振等不足。粒子群优化(PSO)算法拥有强大的随机并行搜索能力，且易理解、易实现。本文将PSO算法与反步法相结合，并通过构造Lyapunov函数，设计了基于反步法的PSO控制器，在获得期望的控制性能的同时，克服了反步法本身的不足。首先，针对具有严格反馈型的非线性不确定系统的控制问题，介绍了反步控制法的设计原理，并对一具体不确定非线性系统，设计了反步输出控制器，使系统满足期望的动、静态性能，使跟踪误差任意小；通过理论分析，指出反步控制法存在控制冗余、易导致系统抖振的不足。其次，简要介绍了粒子群优化(PSO)算法的基本原理和特点，通过与其它优化算法相结合，得到改进的PSO算法；利用改进的PSO算法在线整定反步控制器的镇定系数，克服了传统的通过试凑确定镇定系数的盲目性。最后，基于矩形薄板直线超声电机运动平台的结构及工作原理，根据相关知识，推导出系统的标称动态模型。根据系统特点，利用反步法确定适应度函数，通过构造Lyapunov函数，获得PSO算法的参数调节律，设计了矩形薄板直线超声电机运动平台的基于反步法的PSO控制器，并对系统的稳定性进行了证明。通过仿真，验证了控制系统的性能和鲁棒性。