针对机械臂在接触操作物时进行移动时位置会产生偏差,导致两者之间会有作用力,该作用力将会对操作的物体产生破坏。所以先对机械臂采用滑膜控制,去控制机械臂更好的跟随路径。但是由于滑膜控制会产生抖振,所以改变滑膜控制的切换函数,减弱控制系统的抖振。在此基础上考虑机械臂末端位置的偏差,将阻抗控制和改进后的滑膜控制结合,减少滑膜控制中的抖振,控制机械臂末端力的接触力在合适范围之内,同时要让机械臂能够很好的跟踪预定曲线。仿真结果表明,双曲正切为切换函数的滑膜控制,能更好的降低控制器的抖振,而且将改进的滑膜控制和阻抗控制可以更好的控制机械臂末端的压力,同时机械臂末端也能将好的跟踪设定曲线。

液压伺服系统能够有效地搬移托举重载负荷,因此广泛地应用于外骨骼机器人驱动系统中.液压伺服系统存在非线性、参数时变性和强干扰性等特点,常规PID控制算法很难满足控制系统快速性和控制精度的要求.为实现液压伺服系统的优化控制,该文将神经网络滑模控制器引入到液压伺服系统的优化控制中,建立液压伺服系统的数学模型,采用Matlab软件进行液压伺服系统的控制仿真.结果表明,神经网络滑模控制器的控制性能优于PID控制器,显著提高了系统的响应速度,能够满足系统响应速度、控制精度及液压伺服系统的控制要求,具有较强的鲁棒性.