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许多系统所固有的不确定性和非线性,难以建立确切的数学模型,其逆模型也难以建立,因此自适应逆控制的应用受到了限制.针对这种情况,利用神经网络可以逼近任意非线性函数的能力来构建系统的逆,用来作为控制器;另一个神经网络作为被控对象的辨识模型来构建一个控制系统.仿真实验结果表明,所设计的控制结构是合理的和有效的,并且具有很强的鲁棒性.