基于演算子理論的機械臂魯棒非線性控制.pdf

1、隨著科學技術的不斷進步，越來越多的機器人出現(xiàn)在我們的日常生活中。在這些機器人之中，應用最為廣泛的毫無疑問是工業(yè)機器人，也就是機械臂，因此對機械臂進行控制研究就顯得十分重要。
　　對于機械臂而言，目前有很多種控制策略提出。比如自適應控制、迭代學習控制、滑模控制等。其中自適應控制實時性要求嚴格，當系統(tǒng)存在不確定性時，很難保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。迭代學習控制存在自學習的特性，當外界環(huán)境發(fā)生變化時，又需要重新學習。滑?？刂拼嬖诙墩?，容易造成機械

2、磨損。這些都會給我們分析研究機械臂帶來困難。因此，本文提出了一種基于算子理論的魯棒右互質分解方法對機械臂進行控制研究。
　　本文的主要工作有，首先介紹了非線性系統(tǒng)和演算子理論的基礎知識。接著利用拉格朗日方程推導出了機械臂的動力模型，并對該模型進行右分解，在此基礎之上根據(jù)魯棒穩(wěn)定條件設計出了右互質分解控制器。同時為了保證系統(tǒng)的跟蹤性能，設計了跟蹤控制器，仿真結果表明系統(tǒng)跟蹤性能良好，跟蹤誤差還需降低。
　　考慮到機械臂中的不確