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提出的基于神经网络的非线性逆系统自学习控制方案运用逆动力学的基本思想,在系统模型未知的情况下,构造了神经网络一致的控制器和辨识器.运用自适应变步长冲量BP学习算法实现了网络辨识器对系统逆动力学模型的动态辨识,并通过网络辨识器向网络控制器在线动态传递更新权值的方法使神经网络控制器产生期望控制量.使得整个神经网络控制系统具有了自学习、自适应的控制能力.