基于自适应神经网络的机械臂滑模轨迹跟踪控制

针对动态建模误差和不确定性扰动对机械臂末端高精度轨迹跟踪控制的不利影响，提出了一种新型的基于自适应神经网络的机械臂滑模控制策略。该控制策略可分为三部分：自适应神经网络补偿项、切换控制项和等效控制项。自适应神经网络的引入，避免了建模误差和外界未知扰动对机械臂系统的影响，提高了轨迹跟踪精度；切换控制项可使机械臂系统性能在迅速趋近滑模面的同时以很小的速率趋近平衡点，既能保证系统稳定，又能避免系统过于抖振；等效控制项用于对机械臂动力学模型的重力项和哥氏力项进行补偿，实现对模型的线性化处理，保证了系统的控制精度。最后，通过构造Lyapunov函数验证了所设计控制系统的稳定性，并在MATLAB/Simulink环境下和机器人系统工具箱中开展仿真实验和对比实验。结果表明，所提出的控制算法能够在保持机械臂稳定性的同时实现高精度的轨迹跟踪，验证了该控制算法的有效性和优越性。自适应神经网络滑模控制算法可为提高机械臂末端轨迹跟踪精度提供一种解决方案。