针对折叠臂高空作业车的轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于扩张状态观测器的神经网络滑模控制器。针对现实情况下臂杆柔性模态变量不可测以及外界扰动的问题,设计扩张状态观测器用于观测系统的模态变量,并将外界扰动作为系统状态变量进行观测。由于滑模控制器的高速切换控制会引起的高频振颤,因此设计了神经网络滑模控制器,使用神经网络的连续控制代替了不连续的切换控制。并采用李雅普诺夫定理证明了整个系统的稳定性。仿真实验结果表明,所设计的基于扩张状态观测器的神经网络滑模控制器在存在建模不确定性以及干扰的情况下能够实现折臂式高空作业车工作平台的轨迹跟踪控制,并且对高空作业车臂架系统存在的振动问题进行了有效抑制。