本发明公开一种忆阻模型与神经网络混合的谐波减速器误差补偿控制方法，将忆阻器模型改进成为忆阻迟滞模型，用于描述谐波减速器迟滞输出的基本变化规律；借助具有非线性拟合能力的RBF神经网络对谐波减速器迟滞模型与忆阻迟滞模型之间的差值进行补偿。RBF神经网络与忆阻迟滞模型输出叠加，构成谐波减速器混合迟滞模型，通过谐波减速器迟滞特性建模，预测在不同转矩下的扭转角输出，从谐波减速器驱动端进行传递误差的补偿。与从制造角度解决谐波减速器传递误差的方法完全不同，回避了谐波减速器的复杂结构与柔轮与刚轮之间周期性的啮合、脱开、再啮合的正反转传动的复杂运行机制，从信息建模与补偿的角度，提高谐波减速器的转换精度。