基于迭代滑模算法的機械臂控制.pdf

1、機械臂系統(tǒng)是一種典型的非線性、強耦合系統(tǒng)。而非線性系統(tǒng)一直是控制領域的熱點及難點之一。由于機械臂具有非線性特性，因此其經常被作為一種被控對象來驗證非線性控制算法的優(yōu)劣。機械臂在現(xiàn)代工業(yè)過程中起著不可替代的作用，其應用范圍極其廣泛，因此對機械臂的研究顯得尤為重要。
　　 本文首先對機械臂建立動力學模型，因為其動力學模型是研究機械臂的基礎。而后分別介紹了在目前機械臂控制中經常使用到的迭代學習控制算法及滑模變結構控制算法的原理，并將以

2、上的兩種算法應用于機械臂系統(tǒng)的控制并得出了仿真結果。通過仿真的結果分別分析了兩種算法的優(yōu)缺點，并從本質上說明其優(yōu)缺點產生的原因。從兩種算法優(yōu)缺點的分析上可以看出，這兩種算法具有優(yōu)勢互補的特點，如果將兩種算法融合到一起取長補短，則可產生一種新的控制效果更佳的控制算法。因此本文將兩種算法融合到一起，產生了新的迭代滑模算法，并進一步分析了迭代滑模算法的原理及控制率的計算。而后將新設計的算法應用于機械臂的控制，并分別與迭代學習控制算法和滑模變結