简介：在这份报纸，适应backstepping模糊cerebellar-model-articulation-control为活动操纵者的机器人(MMR)的运动/力量控制的神经网络的控制(ABFCNC)系统被建议。由在轨道位置控制器使用ABFCNC，MMR控制系统的未知动力学和参数变化问题被放松。另外，一个适应柔韧的赔偿者被建议消除由近似错误组成的无常，不明确的骚乱。基于追踪的position-ABFCNC设计，适应柔韧的控制策略也为MMR的nonholonomicconstraint力量被开发。适应联机的学习算法的设计被使用Lyapunov稳定性定理获得。因此，建议方法证明那是它能不仅保证稳定性和坚韧性而且MMR的追踪的表演控制系统。建议控制系统的有效性和坚韧性被比较模拟结果验证。
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