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针对传统滑模和传统干扰观测器在机械臂关节位置跟踪中存在的控制输入抖振、需要测量加速度项、应用模型受限等问题，提出一种改进非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制算法。首先，设计改进的非线性干扰观测器进行在线测试，在滑模控制律中加入干扰估计值对可观测的干扰进行补偿；然后选择合适的设计参数，使观测误差指数型收敛；其次，引入反演自适应控制律，对不可观测的干扰进行估计，进一步改善控制系统的跟踪性能；最后，利用李雅普诺夫函数验证了闭环系统的渐近稳定性，并将其应用于机械臂关节位置跟踪。实验结果表明，与传统滑模算法比较，所提控制算法不但加快了系统的响应速度，而且能有效地削弱系统抖振、避免测量加速度项并扩大应用模型使用范围。
机械臂是由关节连接起来的一系列连杆构成的，具有多个自由度，用以抓取和移动物件的装置。作为一个复杂的多输入多输出系统，机械臂系统具有强耦合、未建模动态、时变不确定性、高度非线性等特征。机械臂在生活医疗、农业生产、工业需要甚至是航天航空领域有着广泛的应用前景，因此对机械臂的精确控制得到了高度的重视。机械臂的控制主要是对它的各关节或末端执行器的位置进行控制，使其能够以期望的动态品质跟踪给定的轨迹，即所设计的控制系统的任务是轨迹跟踪控制。然而机械臂控制系统具有一定的复杂性，容易受到摩擦力和负载等的干扰，所以传统的PID（Proportion Integration Differentiation）控制方法难以满足准确快速稳定的控制要求。
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