基于非线性H∞机器人鲁棒PID控制器设计

各种限制条件阻碍了工业机器人运动控制器性能的提高。例如，摩擦力和动态干扰限制了简单的PID控制器性能。通过解决非线性L2增益衰减问题，提出一种基于非线性H∞鲁棒PID控制器并且对这个控制器的稳定性、鲁棒性和性能调节方法进行了分析。最后给出了对两连杆刚性机器人的仿真结果，验证了控制效果。     

基于自适应神经网络补偿的机器人鲁棒滑模控制器设计

针对机器人控制中存在参数不确定性以及外界未知干扰的情况，采用自适应算法的神经网络补偿不确定性。神经网络只能近似对象的不确定性，因此采用滑动模控制补偿神经网络和对象不确定性之间的误差。最后给出了对两连杆刚性机器人的仿真结果，验证了控制效果。