基于迭代学习的工业机械臂抗干扰控制方法

简介

为了克服工业机械臂的未知负载力矩和摩擦等干扰因素的影响,采用迭代学习算法设计了滑模控制律。首先建立了工业机械臂数学模型,然后设计了二阶非奇异快速终端滑模面,同时提出了滑模控制律,最后利用迭代学习方法来改善滑模控制律的抖振现象,并进行了收敛性分析。仿真结果表明设计的基于迭代学习的滑模控制律能够有效消除各种干扰因素的影响,实现对工业机械臂运动轨迹的精确控制,最大跟踪误差仅为0.3mm,在实测验证中的最大跟踪误差也仅为0.17mm,平均运行时长仅为1.73s,大幅提升了对工业机械臂的控制精准度。