王 刚，李小华

（辽宁科技大学 电子信息与工程学院，辽宁 鞍山 114051）

随着社会的发展和科技的进步，机械臂已广泛应用于医疗、航空航天、农业采摘、仿生机器人等领域［1-4］。在实际应用中，机械臂总会遇到各种扰动，而且其动力学模型不可避免地存在不确定性，使系统稳态性能变差，甚至导致系统不稳定。因此，在控制器设计中，考虑扰动和不确定性是十分必要的。

关于机械臂系统的跟踪控制问题，目前已有大量研究成果。按控制方法大致分为四种类型。第一类是基于PID的机械臂系统跟踪控制［5-6］，其中包括一些智能PID的控制研究。如文献［6］针对具有参数不确定的柔性关节机械臂系统，提出一种模糊整定PID控制器，增加控制器的鲁棒性和自适应性。第二类是基于自适应、鲁棒控制方法的跟踪控制研究，可显著提高系统对不确定因素和外部干扰的适应性［7-8］。第三类是基于韩京清提出的自抗扰控制（Active disturbance rejection control，ADRC）设计的控制器［9］，采用ADRC框架将系统的所有不确定性（包括内部和外部）作为一个附加的状态变量，利用扩张状态观测器（Extended state observer，ESO）估计增广状态，并对总扰动进行实时补偿，提高了系统的抗干扰性能［10-12］。第四类是基于backstepping技术的跟踪控制研究，目前是研究的热点。其中一类对系统中出现的参数不确定性采用神经网络进行在线逼近，利用backstepping方法设计机械臂系统的自适应神经网络跟踪控制器［13-14］；一类文献针对具有外部扰动的机械臂系统设计预设性能控制器，只要被控量的初始值在预设性能函数范围之内，该控制器就能同时保证系统的动态性能和稳态性能都达到预期效果［15-16］；……