赵 伟， 张晓晖， 杨松楠

(西安理工大学 自动化与信息工程学院， 陕西 西安 710048)

多关节机械臂由于其灵活性，是执行水下资源勘测、水下检测维修等任务的理想工具。区别于陆用机械臂，水下机械臂在运动时会受到水作用力的影响以及多种难以预测的外部干扰[1]。分析水下机械臂的受力情况与提高水下机械臂的控制精度有助于水下机械臂的设计研发[2]。

精准的动力学模型是水下机械臂运动仿真与控制器设计的基础[3]。文献[4]通过理论分析计算了单关节水下机械臂的动力学模型。文献[5]利用Navier-Stokes方程计算了物体在水中的动力学模型，该方法求解过程复杂，不适用于多关节水下机械臂。文献[6]使用切片理论计算了水下机械臂的动力学模型，提供了新的计算思路。文献[7]使用微分变化法构建了机械臂在水环境中的动力学模型，通过仿真验证了机械臂在静水环境中受水作用力的影响，但没有计算水流对机械臂的冲击力。

实时性和抗干扰性是衡量水下机械臂控制器性能的重要指标[8]。水下机械臂是典型的多输入多输出的非线性系统，国内外研究学者针对此类系统提出了许多先进控制算法。文献[9]将前馈模糊补偿器引入滑模控制算法，用于消除动力学模型中的不确定干扰项。文献[10]使用自适应滑模控制算法实现了水下机械臂的控制，该算法具有良好的鲁棒性，但实时性仍有待提高。文献[11]和文献[12]利用径向基(RBF)网络动态逼近模型误差，提高了多关节机械臂控制器的响应速度，证明了利用前馈神经网络在多关节机械臂控制器设计中的有效性。……