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针对机器人在参数变化和外界工作环境的刚度变化时，系统的控制质量会因常规PID控制器没有自适应能力而明显变差，甚至无法工作，提出了一种具有混合H2／H∞性能指标的CMAC控制方法，采用CMAC神经网络加强系统对参数不确定性的补偿，引入混合优化策略来优化CMAC神经网络的结构和权值，保证了系统对外界干扰在给定干扰衰减度下具有鲁棒稳定性的同时，还能使系统达到良好的动态性能，满足一定的H2最优性能指标。仿真结果表明，本文所提控制方案在大量参数不确定性及外部扰动存在的情况下，仍能满足性能要求。