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为提高工业机器人的控制性能,提出了基于神经网络逆系统的分数阶滑模控制方法。首先,使用BP神经网络逼近机器人的逆系统,实现了工业机器人系统的近似解耦线性化;考虑到工业机器人存在的不确定性和BP神经网络的逼近误差,将神经网络逆与工业机器人组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统;在此基础上,基于滑模控制和分数阶微积分理论设计了分数阶滑模控制器,证明了闭环系统的稳定性。针对二自由度机器人多种不同工况的仿真研究表明了所提方法的有效性。