周名侦，廖志青

（1.广东交通职业技术学院，广东 广州 510800；2.华南理工大学广州学院，广东 广州 510800）

1 引言

当前机械臂越来越多地应用于高精密产品装配、手术治疗等方面，对机械臂末端定位和减小抖振提出了更高要求，但是由于设计公差、参数变化、建模误差和外部扰动等原因使机械臂精确控制成为一个难点，具有重要的研究价值。总得来讲，机械臂轨迹跟踪控制方法可以分为PID控制、鲁棒控制、模糊控制、神经网络控制等。PID控制具有不依赖机械臂模型的优点，但是PID控制的启动力矩过大，容易损伤机械臂，系统稳定后运动品质较差[1]。

鲁棒控制对外部扰动、参数变化等有很好的控制效果，文献[2]将自适应算法与鲁棒控制相结合，有效减小了系统可变化参数对控制效果的影响；模糊控制主要依赖专家经验设计模糊控制器，最大的优点是无需建立控制对象的数学模型，缺点是调节参数多、工作过程繁琐，模糊逻辑要求专家经验[3]。

神经网络控制具有学习能力、容错能力和鲁棒性，在机械臂控制中应用较多，缺点是需要大量的训练和学习样本[4]，文献[5]使用神经网络逼近系统模型，使用鲁棒控制削弱逼近误差和外界干扰，取得了较好的控制效果。

研究机械臂轨迹跟踪控制问题，对于系统存在的内部或外部扰动，设计了干扰观测器和非线性滑模控制相结合的轨迹跟踪方法，旨在提高机械臂轨迹跟踪的精度和速度。

2 机械臂建模与控制方案

2.1 机械臂……

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