关键词：机械臂;预定时间控制;重复学习律;反演递推算法;周期不确定;跟踪控制
摘 要：为实现不确定机械臂系统快速和高精度跟踪控制性能,提出一种基于反演算法的预定时间重复学习控制策略.通过构造非奇异预定时间虚拟控制器,有效避免传统有限时间反演控制中由虚拟控制器微分引起的奇异性问题,确保机械臂角位置跟踪误差在预定时间内收敛至原点附近邻域内.在此基础上,根据期望轨迹的周期特性,将机械臂系统的集总不确定划分为周期不确定和非周期不确定两部分,并构造全限幅重复学习更新律以准确估计和补偿周期不确定部分.同时,设计鲁棒控制律并引入终端吸引,补偿包括外部干扰在内的非周期不确定部分,实现机械臂角位置对周期性期望轨迹的高精度跟踪.最后,基于Lyapunov定理证明闭环系统稳定性和分析跟踪误差收敛性,并通过仿真结果验证所提出控制方法的有效性.
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