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研究机器人跟踪轨迹控制问题,针对模型未知的机器人系统,为提高跟踪精度和控制性能,提出了一种基于T-S型模糊RBF神经网络的H∞轨迹跟踪控制方法,用模糊神经网络为模型未知的机器人系统建模,克服了系统鲁棒性差,对机动目标跟踪性能差等缺点。然后设计自适应控制器,将H∞控制理论与模糊神经网络有机地结合起来,借助鲁棒补偿项将建模误差及外部干扰衰减到期望的程度以下,而控制器与改进Elman神经网络的结合,便于处理建模有界干扰以及非结构化的未建模的动力学,并进行仿真。仿真结果表明了所提出的控制算法的可行性。