基于反步与阻尼法的机械臂光滑鲁棒控制器设计与仿真

为了抵消动力学不确定性,摩擦力和干扰的影响,目前机器人类系统的鲁棒控制器大多使用了滑模控制,而且很多都未论述滑模控制的颤振问题,仿真也是在理想化的切换情况下获得,并不能准确反应实际的物理系统效果。而且在物理实现时,使用滑模控制需要切换装置,频繁切换对装置的性能要求较高。现以典型的机器人类系统机械臂为例,使用反步控制结合自适应神经网络和非线性阻尼技术,给出了一种光滑的鲁棒自适应控制器来跟踪给定参考轨迹,避免了控制器的切换。仿真结果验证了该方法具有很好的控制性能及鲁棒性,并且同一般的控制器做了性能比较。最重要的是得到了光滑的鲁棒控制电机电压。