随着高精度制造业的快速发展,工业上对于机械臂系统的要求越来越高,如何实现机械臂系统又快又好的轨迹跟踪就显得至关重要。柔性关节机械臂由于其反应速度快、控制精度高、负载自重比高等优点吸引了越来越多学者的关注。目前,柔性关节机械臂系统的非线性和高耦合性是影响其控制器设计的主要因素。所以,如何实现柔性关节机械臂系统关节位置的精确跟踪是一个重要的研究课题。此外,实际的工程环境对系统运行的物理空间以及跟踪速度有所要求,因此本文设计了针对状态受限系统的有限时间自适应反步控制策略。主要研究工作包含以下几点:1.针对状态受限下的柔性关节机械臂非线性系统,设计了一种基于自适应控制的指令滤波反步控制。首先,考虑到反步法中由于虚拟控制信号不断微分所导致的计算复杂性问题,本文引入了指令滤波器,但是指令滤波器在得到中间信号时会产生误差,所以构建了误差补偿机制来消除滤波误差对系统控制效果的影响。通过构建障碍Lyapunov函数保证了所有状态都没有超出预先设定的区间。最终,证明了提出的控制器可以保证关节位置跟踪误差收敛到预先设定的区间内,并通过对比分析Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法的优势。2.针对状态受限下的柔性关节机械臂非线性系统,设计了一种基于自适应控制的有限时间指令滤波反步控制。首先,为了满足工程中对系统响应速度的要求,我们将有限时间控制应用到了控制器的设计中,通过引入有限时间指令滤波器、误差补偿机制,成功解决了系统计算量大和滤波误差的问题,提高了系统的收敛速度和收敛精度。在此基础上,利用神经网络逼近了模型中的不确定动态参数,进一步提高了系统的控制效果,并通过设计障碍Lyapunov函数中的Ii矩阵实现了对系统所有状态的限制。最终,通过对比分析Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法的优势。3.针对状态受限下的多个柔性关节机械臂非线性系统,研究了在有向图下的分布式自适应协同控制问题。首先,利用有向图实现了系统中各个机械臂之间的信息交换。在此基础上,通过引入神经网络、有限时间指令滤波器、误差补偿机制以及有限时间控制保证了系统的一致性跟踪误差能够在有限时间内收敛到预先设定的区间内;并且利用障碍Lyapunov函数保证了系统所有的状态都没有超出期望的区间。最终,通过对比分析Matlab/Simulink的仿真结果证明了该控制策略的优越性和有效性。