随着科学技术和社会技术的发展,机器人技术都得到了很大的发展,适用的领域越来越多,以前的传统控制理论已经不能够满足当前生产加工的复杂系统对控制系统的要求,从认识论和方法论的角度、交叉学科、控制对象、系统设计方面分析智能控制和传统的控制方法在机器人方面的区别,并从各个方面说明智能控制的开放的、分级的、分布式的结构。智能机器人有较强的综合处理信息的能力,本文设计的自适应神经控制器对闭环控制系统有界的一致可以实现,而且在稳定的控制过程中,沿着周期或回归跟踪轨迹对部分神经网络的权值的收敛性能够完成和未知闭环系统的部分的精确确逼近,学过的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储,能够拿来改善系统的控制性能,在以后类似的任务在中也可以应用,有节省时间和减少能量的消耗的好处。仿真验证了所设计控制算法的正确性和有效性。