关键词：机械臂;抖动抑制;滑模控制;神经网络;迭代学习控制
摘 要：针对机械臂末端载荷变化引起机械臂抖动的情况，提出了将神经网络、滑模控制和迭代学习控制相结合的控制方法。首先，利用神经网络的逼近特性，逼近建模误差和外部干扰，使逼近值作为滑模控制器中新的增益，避免滑模控制器本身的抖振。然后，引入迭代学习控制，发挥滑模控制和迭代学习控制各自的优势，得到精度高、鲁棒性强的控制方法。最后，仿真结果表明，对于械臂末端载荷变化引起的不同范围的外部干扰，所提控制方法只需较少的迭代次数就可以达到较高的轨迹跟踪精度。利用迭代过程中误差最小的控制力矩对机械臂进行控制，可以使机械臂准确到达所需位置。
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