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针对可重构机械臂动力学中存在的模型参数摄动和外界扰动，本文阐述了一种基于速度观测模型的模糊RBF神经网络补偿控制算法．利用Lyapunov函数给出了网络的权值、隶属度函数中心和宽度倒数的在线更新律，并证明了所提出的观测模型及其补偿控制算法的最终一致有界性．最后以RRP（revolute—revolute—pfismatic）构形的可重构机械臂为例，通过仿真研究了算法对轨迹跟踪问题的有效性，同时与基于速度观测模型的RBF神经网络补偿控制进行了仿真对比及分析，给出了神经网络和模糊神经网络在可重构机械臂轨迹控制