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针对机器人这种具有时变、强耦合和不确定性的复杂非线性被控对象，提出一种基于在线聚类的模糊自适应方法用于机器人系统建模。建模过程中采用在线聚类算法辨识机器人T-S模型的前提参数，采用递推最小二乘算法（RLSE）辨识结论参数，根据过程中新的数据信息，模糊规则可以自动增加、修改和删除，实现了模型结构和参数的在线辨识和更新，而且该方法具有模型结构简单、建模速度快、精度高等优点。最后通过二自由度机器人仿真研究证明了该方法的有效性和优越性。