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针对带有不确定性的柔性关节机器人系统,提出一种自适应神经网络动态面控制。动态面控制方法通过引入一阶低通滤波器消除了传统backstepping方法存在的"微分爆炸"现象。构造RBF神经网络逼近系统模型的未知函数,利用非线性阻尼项克服外界干扰力矩,设计自适应律在线估计神经网络权值及模型未知参数。通过Lyapunov方法证明得出闭环系统所有信号半全局一致有界,跟踪误差可以通过调节控制器参数达到任意小。仿真结果证实了控制系统的良好跟踪效果。