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模糊神经网络有效的利用了模糊控制和神经网络两者的优点,但是由于需要调整模糊隶属度函数,使得网络计算量很大,收敛速度变慢。本文利用T-S模糊模型,以Chebyshev函数作为隶属度函数,无需调整其参数,大大减少了计算量,并将其应用于自适应逆控制,提高了运算速度,仿真结果表明了该模型和算法的有效性和快速性。