机械臂控制技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术,是当代研究十分活跃、应用日益广泛的领域。是一个十分复杂的多输入多输出非线性系统,它具有时变、强耦合和非线性的动力学特征,其控制方法和控制系统的设计是整个机械臂控制技术的核心。滑模变结构控制作为一类非常特殊的非线性控制,对在预定的滑模区的运动点,与对象的参数和扰动无关,这种控制方法具有响应速度快、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现较简单等优点,在机器人控制领域应用相当广泛。滑模变结构的优点同时也带来了显著缺陷—抖振现象严重。本文针对滑模控制中的抖振问题,研究了其在机械臂的轨迹跟踪中的应用。应用滑模变结构控制中的趋近律控制本身具有的抑制抖振的特性和RBF(Radial Basis Function)神经网络控制的自适应性调整变结构控制中的参数,再结合滤波器能滤除高频信号的优点,将三者进行有机结合,对两关节机械臂的轨迹跟踪控制进行了仿真研究。通过对单纯的滑模变结构+滤波器的控制方法、RBF神经滑模等效控制和RBF神经滑模趋近律控制这三种方法进行对比仿真分析,结果表明设计的神经网络滑模趋近律控制系统具有良好的跟踪性、鲁棒性和很高的控制精度,同时有效的消除了抖振,实现简单。最后以直流力矩电机为执行元件,LMD18200为电机驱动器件,增量式光电旋转编码盘作为位置检测元件,TMS320F2811为控制器的位置控制系统,建立了硬件电路控制系统。以单关节机械臂为实例,对系统建立了简单的数学模型,并在MATLAB环境下,进行了仿真研究。