【摘 要】
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近年来,机器人系统被越来越多地应用到如工业制造、航天航空以及军工制造等领域中。为了使机器人能够出色地完成相关任务,实现其高速高精度的轨迹跟踪鲁棒控制是至关重要的,而这也正是机器人控制领域的研究者们一直以来的研究重点。在实际作业环境中,由于非线性机器人系统参数难以精确测量,并且还存在外部随机扰动等不确定因素的影响,使得研究者们难以对其进行精确建模。这些不确定因素都影响着机器人系统的轨迹跟踪控制品质,
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近年来,机器人系统被越来越多地应用到如工业制造、航天航空以及军工制造等领域中。为了使机器人能够出色地完成相关任务,实现其高速高精度的轨迹跟踪鲁棒控制是至关重要的,而这也正是机器人控制领域的研究者们一直以来的研究重点。在实际作业环境中,由于非线性机器人系统参数难以精确测量,并且还存在外部随机扰动等不确定因素的影响,使得研究者们难以对其进行精确建模。这些不确定因素都影响着机器人系统的轨迹跟踪控制品质,因此探究不确定机器人轨迹跟踪系统的鲁棒控制方法是十分有必要的。针对这一问题,本文提出了以下两种轨迹跟踪鲁棒控制方法,具体工作可概括为:首先,设计了一类非线性滑模面,以该滑模面为基础,提出了一类克服了代数环的变增益非线性滑模控制（NSMC）;在控制器设计过程中,将传统滑模控制不确定上界中使用的期望轨迹相关信息范数的上界替换为实际值的范数,以此形成动态的不确定上界,并将该上界作为切换增益,在保证系统渐近稳定的情况下有效减小了系统抖振;相较于传统的终端滑模控制,所提出的NSMC提高了瞬态收敛速度,同时也能够减弱系统控制力矩的抖振幅度。其次,为了进一步加快系统的暂态收敛速度,设计了一类近似快速终端滑模面,并结合指数到达律,发展了一类克服了代数环和奇异性的变增益近似快速终端滑模控制（AFSMC）;相较于传统的快速终端滑模控制,所提出的AFSMC提高了瞬态收敛速度,同时也能够减弱系统控制力矩的抖振幅度。应用李雅普诺夫直接方法和有限时间稳定理论分别证明了NSMC闭环系统的全局渐近稳定性和AFSMC闭环系统的近似有限时间稳定性;数值仿真结果表明,所提出的NSMC与AFSMC比传统滑模控制的收敛速度更快,并且系统控制力矩的抖振幅度更小。最后,在SCARA机器人实验平台上,对AFSMC和传统快速终端滑模控制进行了实验对比;实验结果验证了AFSMC的优越性和实用性。
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