본 논문은 처방된 성능(prescribed performance) 기반의 시간지연 추정(time-delay estimation, TDE)과 방사기저함수 신경망(radial basis function neural network, RBF-NN)을 결합한 강건한 제어 방식을 제안한다. 제안된 처방된 성능 기반 시간지연 제어는 변환된 오차를 통해 원하는 오차 동역학을 구성함으로써 처방된 성능을 달성한다. 이 설계는 전통적인 시간지연 제어(time-delay control, TDC)의 단순한 제어 구조를 보존하면서도 그 안정성 조건 및 M 안정성 분석을 유지하여 기존 설계 방법론의 적용을 가능하게 한다. 잔여 TDE 오차를 보상하기 위해 RBF-NN을 통합하였으며, 리아푸노프 분석을 통해 전체 시스템의 안정성을 규명한다. 본 접근법은 탑재물 변동이 없는 경우와 있는 경우, 그리고 가법적 관절 교란이 존재하는 경우를 포함하는 조건에서 3 자유도(3-DOF) 로봇 매니퓰레이터에 대해 시뮬레이션으로 검증되었으며, 처방된 성능 경계를 만족함과 동시에 단순성을 유지하면서 TDC에 비해 추종 성능이 향상됨을 보여준다.

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