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针对多关节机械手的鲁棒跟随控制器设计问题，提出了一种新的机械手神经网络自适应滑动模控制控制器设计方法。机械手的动力学非线性假设是完全未知的。在提出的控制结构中，高斯径向基函数神经网络用于线补偿机械手的动力学非线性，参数学习律由稳定性理论得到。给出了系统稳定性和参数收敛性的证明。最后提出方法的可行性通过仿真得到验证。