提出一种基于离散时间反馈误差学习(DTFEL)的两自由度非线性自适应逆控制(AIC)方法,其控制器由动态RBF神经网络(DRBFNN)前馈控制器和参数固定的PD 反馈控制器构成.PD 控制器用来保证闭环系统稳定,动态 RBF神经网络以 PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的 NLMS(VS MNLMS)算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能. 稳定性分析证明了该AIC 系统稳定. 数字仿真结果表明,该 AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.