机械臂因为能够代替人类执行一些复杂和较难的任务,被越来越多地应用在工业机器人、医疗机器人等机器人领域。轻型机械臂具有体积小、重量轻、操作灵活等特点,一般由6～7个旋转关节串联构成,从而实现多自由度运动,因此提高机械臂控制性能的关键在于提高机械臂每个关节的控制性能。本文以实验室自研的7自由度轻型机械臂为研究对象,为其设计了一套电流、速度双闭环的关节伺服控制算法,并将算法用Verilog硬件描述语言实现。该算法运行在关节控制器的主控芯片FPGA中,使机械臂具有较好的带负载能力和运动精度。首先,本文对关节伺服系统电流环进行优化研究。采用磁场定向控制方式时,d轴电流和q轴电流之间存在动态耦合,影响永磁同步电机的动态响应性能,文中采用电压前馈解耦算法进行动态解耦,同时加入反电势补偿算法减小反电动势对转矩电流的动态干扰。为提高电流环的带宽,本文从减小电流环的延迟时间角度考虑,提出一种新的电流采样及占空比更新策略。然后,设计了基于PI控制的速度环算法,并提出一种变增益系数的积分负反馈策略对速度动态响应时调节器饱和的问题进行解决。在此基础上,为了使速度环响应快并且超调量小,设计了PDFF控制器对速度环进行改进。为了提高速度环的鲁棒性,本文采用最小二乘法（RLS）原理,对负载惯量进行在线辨识,辨识的负载惯量用于速度环参数的调整和负载转矩观测器的输入参数。采用Gopinath原理设计了一种降阶状态观测器,观测出的负载转矩作为速度环的前馈补偿项,以此提高机械臂的抗负载扰动能力。针对关节电机存在周期性转矩/转速脉动的问题,本文提出了采用陷波滤波器和改进的自适应陷波滤波器的抑制策略。为了实现滤波器参数的自动整定,本文提出了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的转速谐波在线辨识策略,能够在电机运行时对转速信息进行采样并分析,得到转速谐波的频率和幅值。最后,在实际的轻型臂上开展实验,让机械臂在空载、末端带负载以及受到负载扰动的情况下运行,分析机械臂的运动精度和抗扰动能力,验证本文所设计的关节伺服系统的性能。