1、引言

在過去的半個世紀里，人們生產設計了大量的機器人[1]。機器人控制理論的發展有著巨大的進步，如PID控制、滑模控制、自適應控制、模糊控制、神經網絡控制等[2-6]。工業機器人的動力學模型具有非線性和各種不確定性，如摩擦、外部擾動和負載變化等，當控制系統的物理模型不確定時，我們很難得到一個良好的性能。因此，如何設計一個機器人控制器是一個嚴峻的挑戰。

在過去的幾十年中，滑模控制策略備受關注，因為這種方法通過設計一個適當的狀態空間曲面，該表面稱作滑動曲面，在此基礎上，使用高速的開關控制率，使非線性系統的狀態空間軌跡漸近地到達滑動曲面，并且在此后的時間里保持在滑動表面上。滑模控制是一種在控制系統模型不確定條件下控制非線性系統的魯棒控制方法。是以，它對于系統模型的不確定性和外部擾動具備良好的魯棒性[7-9]。滑模控制的主要特點如下：(1)快速響應和良好的瞬態性能；(2)對大部分擾動或模型不確定性具有魯棒性；(3)為一些很難用連續狀態反饋法穩定的復雜的非線性系統提供了可能性。但是，因為滑模控制的控制律的不連續性，會引起系統出現不可避免的“抖振”現象，這會對系統造成不良影響。使用邊界層的方法，可以消除或減緩抖動現象，但需要權衡系統性能和抖動之間的關系。

本文提出了設計一種自適應控制器的方法來解決抖振問題。關于系統的不確定性，該控制器選用滑模變結構和自適應控制相結合的策略，在滑模控制的基礎上，加入自適應算法，通過及時的辨識、學習和調整控制規律，來不斷改善系統抖動現象，此方法將被證明跟蹤誤差可以收斂到零。仿真結果將驗證所提出的控制策略是否可以有效的高性能的進行軌跡跟蹤控制。

2、問題的描述

6、結論

本文提出了一個簡單且有效的自適應滑模復合控制的策略，使用李雅普諾夫定理驗證了其穩定性，保證了魯棒性和跟蹤性能。設計的自適應律可以及時的在線辨識系統參數，有效減緩了控制輸入的抖動。經過理論分析與系統仿真證明了此控制策略能夠保證全局穩定性，實現良好的跟蹤效果。

更多資訊請關注工業機器人頻道