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本文提出了一种将神经网络与滑模控制(SMC)相结合的控制策略,并对机器人系统进行跟踪控制.首先通过神经网络来补偿系统中的不确定性,基于Lyapunov定理设计了具有神经网络补偿的滑模控制器结构和神经网络的学习算法,保证了系统的稳定性、改善了系统的动态性能.该控制方法能够有效地削弱抖振现象,具有很好的鲁棒性和动态特性.