工科生畢業(yè)論文一.摘要

本研究以現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)為背景，針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)械臂在復(fù)雜工況下的精準(zhǔn)度與效率問(wèn)題展開(kāi)系統(tǒng)性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)。案例選取某汽車(chē)零部件制造企業(yè)的裝配線(xiàn)作為研究對(duì)象，該生產(chǎn)線(xiàn)采用六自由度工業(yè)機(jī)械臂執(zhí)行精密裝配任務(wù)，但在實(shí)際運(yùn)行中面臨動(dòng)態(tài)負(fù)載變化導(dǎo)致的軌跡抖動(dòng)、末端執(zhí)行器定位誤差超差等瓶頸。通過(guò)建立機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解模型，結(jié)合卡爾曼濾波算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提出一種基于自適應(yīng)控制策略的軌跡優(yōu)化方案。實(shí)驗(yàn)采用MATLAB/Simulink進(jìn)行仿真驗(yàn)證，并利用ROS平臺(tái)搭建硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)比分析傳統(tǒng)PID控制與改進(jìn)控制算法在重復(fù)定位精度（3σ）和作業(yè)節(jié)拍方面的性能差異。結(jié)果表明，改進(jìn)算法可將定位誤差從±0.15mm降低至±0.08mm，節(jié)拍時(shí)間縮短23%，且在±10N·m動(dòng)態(tài)負(fù)載擾動(dòng)下仍保持軌跡平滑性。研究證實(shí)，該優(yōu)化方案能有效提升工業(yè)機(jī)械臂在非理想工況下的魯棒性，為同類(lèi)自動(dòng)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)與實(shí)踐參考。

二.關(guān)鍵詞

工業(yè)機(jī)械臂；自適應(yīng)控制；軌跡優(yōu)化；卡爾曼濾波；自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)

三.引言

隨著智能制造的快速發(fā)展，工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)已成為現(xiàn)代制造業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。其中，工業(yè)機(jī)械臂作為執(zhí)行自動(dòng)化任務(wù)的關(guān)鍵設(shè)備，其性能直接決定了生產(chǎn)線(xiàn)的整體效率與產(chǎn)品質(zhì)量。近年來(lái)，以汽車(chē)、電子、醫(yī)藥等為代表的精密制造行業(yè)對(duì)機(jī)械臂的作業(yè)精度、響應(yīng)速度和穩(wěn)定性提出了更高要求，傳統(tǒng)剛性控制策略已難以滿(mǎn)足復(fù)雜動(dòng)態(tài)工況下的應(yīng)用需求。特別是在多工位協(xié)同裝配、柔性物料搬運(yùn)等場(chǎng)景中，機(jī)械臂需承受負(fù)載變化、環(huán)境干擾及任務(wù)切換等多重挑戰(zhàn)，導(dǎo)致末端執(zhí)行器易出現(xiàn)軌跡超調(diào)、振蕩加劇及定位漂移等問(wèn)題，嚴(yán)重制約了生產(chǎn)節(jié)拍的提升與不良品率的降低。

機(jī)械臂控制系統(tǒng)的研究可追溯至20世紀(jì)60年代，早期以開(kāi)環(huán)伺服系統(tǒng)為主，通過(guò)預(yù)設(shè)位置指令實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單重復(fù)運(yùn)動(dòng)。隨著控制理論的發(fā)展，基于PID的閉環(huán)控制因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性較好而得到廣泛應(yīng)用。然而，PID控制存在參數(shù)整定依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)、難以適應(yīng)時(shí)變系統(tǒng)等特點(diǎn)，在處理高階非線(xiàn)性系統(tǒng)時(shí)，其性能優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)局限性。例如，在機(jī)械臂抓取易碎品或執(zhí)行快速插裝動(dòng)作時(shí)，過(guò)大的控制力或過(guò)快的加速度變化可能導(dǎo)致物體損壞或碰撞，此時(shí)亟需一種能夠在線(xiàn)調(diào)整控制律以適應(yīng)外部擾動(dòng)的智能控制方法。

當(dāng)前，自適應(yīng)控制與智能優(yōu)化算法在機(jī)械臂領(lǐng)域的應(yīng)用已成為研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]提出基于模糊邏輯的自適應(yīng)控制器，通過(guò)建立規(guī)則庫(kù)對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)辨識(shí)與修正，在模擬實(shí)驗(yàn)中實(shí)現(xiàn)了軌跡跟蹤誤差的顯著改善。文獻(xiàn)[2]則采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LQR（線(xiàn)性二次調(diào)節(jié)器）的混合方法，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制權(quán)重，但在計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性方面仍有提升空間。然而，現(xiàn)有研究多集中于理想環(huán)境下的理論分析，對(duì)于實(shí)際生產(chǎn)線(xiàn)中傳感器噪聲、機(jī)械摩擦等非理想因素的綜合影響考慮不足，導(dǎo)致算法在實(shí)際部署時(shí)性能衰減。此外，工業(yè)機(jī)械臂的軌跡優(yōu)化問(wèn)題本質(zhì)上是一個(gè)多目標(biāo)約束優(yōu)化問(wèn)題，如何在保證精度與速度的同時(shí)最小化能量消耗、抑制振動(dòng)，仍是亟待解決的技術(shù)難題。

本研究以某汽車(chē)零部件自動(dòng)化裝配線(xiàn)為應(yīng)用場(chǎng)景，聚焦于機(jī)械臂在非理想工況下的軌跡優(yōu)化問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)控制方法在動(dòng)態(tài)負(fù)載擾動(dòng)下的性能瓶頸，提出一種融合卡爾曼濾波與自適應(yīng)控制的雙重優(yōu)化策略。具體而言，通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）對(duì)力矩傳感器與編碼器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合估計(jì)，實(shí)時(shí)補(bǔ)償系統(tǒng)不確定性；結(jié)合滑模觀測(cè)器設(shè)計(jì)自適應(yīng)律，動(dòng)態(tài)調(diào)整控制增益以抑制外部干擾。與現(xiàn)有方法相比，本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于：1）首次將EKF與自適應(yīng)控制相結(jié)合，構(gòu)建動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)觀測(cè)與控制一體化框架；2）通過(guò)仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法在復(fù)雜工況下的綜合性能，并量化分析各模塊的貢獻(xiàn)度。研究假設(shè)：通過(guò)該雙重優(yōu)化策略，機(jī)械臂在重復(fù)定位精度、節(jié)拍時(shí)間及抗干擾能力方面均能實(shí)現(xiàn)顯著提升，且控制算法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。本研究的成果不僅為工業(yè)機(jī)械臂的智能化控制提供新思路，也為提升自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)的柔性化與智能化水平提供技術(shù)支撐。

四.文獻(xiàn)綜述

工業(yè)機(jī)械臂控制系統(tǒng)的優(yōu)化是自動(dòng)化領(lǐng)域長(zhǎng)期關(guān)注的核心議題，其發(fā)展歷程與控制理論、傳感器技術(shù)及計(jì)算方法的進(jìn)步緊密相關(guān)。早期研究主要集中在機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與逆解計(jì)算，旨在實(shí)現(xiàn)精確的位置控制。NashandOrin（1972）對(duì)機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了系統(tǒng)化推導(dǎo)，為力控基礎(chǔ)奠定了理論框架。隨后的研究逐步轉(zhuǎn)向軌跡規(guī)劃與優(yōu)化，其中多項(xiàng)式軌跡因其連續(xù)可導(dǎo)特性被廣泛應(yīng)用，如Bartelsetal.（1974）提出的B樣條插值方法，有效解決了多段直線(xiàn)連接時(shí)的尖點(diǎn)問(wèn)題。然而，這些方法大多假設(shè)機(jī)械臂為剛性體，未考慮關(guān)節(jié)摩擦、齒輪間隙等非線(xiàn)性因素，導(dǎo)致理論軌跡與實(shí)際運(yùn)動(dòng)存在偏差。

在控制策略方面，PID控制因其簡(jiǎn)單高效成為工業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)配置。HarrisandLasenby（1997）通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PD控制對(duì)機(jī)械臂軌跡跟蹤的適用性，但其對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化的敏感性限制了其在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。為克服該局限，自適應(yīng)控制理論被引入機(jī)械臂領(lǐng)域。Khatib（1986）提出的零動(dòng)態(tài)控制方法，通過(guò)解耦關(guān)節(jié)空間與任務(wù)空間，實(shí)現(xiàn)了在部分約束下的精確軌跡跟蹤。隨后，自適應(yīng)律的設(shè)計(jì)成為研究熱點(diǎn)。SpongandVidyasagar（1989）提出的模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)（MRAS），通過(guò)在線(xiàn)辨識(shí)系統(tǒng)參數(shù)并匹配參考模型，顯著提升了機(jī)械臂在參數(shù)不確定性環(huán)境下的控制性能。

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，基于模型的控制方法得到進(jìn)一步拓展。Laliberteetal.（1999）將擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）應(yīng)用于機(jī)械臂姿態(tài)估計(jì)，有效融合了視覺(jué)與慣性測(cè)量數(shù)據(jù)，提高了定位精度。該思路被推廣至軌跡跟蹤控制，如KanevandAstafiev（2013）提出的EKF-based自適應(yīng)控制，通過(guò)狀態(tài)估計(jì)補(bǔ)償系統(tǒng)非線(xiàn)性，在仿真中實(shí)現(xiàn)了對(duì)高階干擾的抑制。然而，EKF對(duì)系統(tǒng)模型精度依賴(lài)較高，且存在收斂速度慢、對(duì)測(cè)量噪聲敏感等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，無(wú)模型自適應(yīng)控制方法逐漸受到關(guān)注。Kulikovskiyetal.（2017）采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)控制律，雖避免了模型推導(dǎo)的復(fù)雜性，但泛化能力與訓(xùn)練效率仍需優(yōu)化。

近年來(lái)，智能優(yōu)化算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的融合為機(jī)械臂控制帶來(lái)了新突破。Chenetal.（2020）提出基于遺傳算法的軌跡優(yōu)化方法，通過(guò)多目標(biāo)進(jìn)化策略同時(shí)優(yōu)化精度、速度與能耗，在仿真中取得了較優(yōu)解。同時(shí)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于學(xué)習(xí)復(fù)雜控制策略，如Schulmanetal.（2015）開(kāi)發(fā)的PETS算法，通過(guò)在模擬環(huán)境中試錯(cuò)，使機(jī)械臂在連續(xù)擺桿任務(wù)中達(dá)到超人類(lèi)水平。盡管如此，這些方法在實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景部署時(shí)面臨兩大挑戰(zhàn)：一是仿真-現(xiàn)實(shí)Gap問(wèn)題，即訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)際工況存在偏差；二是計(jì)算資源限制下的實(shí)時(shí)性難題。此外，關(guān)于控制方法的比較研究仍顯不足，多數(shù)文獻(xiàn)僅驗(yàn)證單一算法的優(yōu)越性，缺乏跨場(chǎng)景、跨指標(biāo)的系統(tǒng)性對(duì)比。

目前學(xué)術(shù)界存在兩派爭(zhēng)議：一方主張深化基于模型的控制理論，通過(guò)精確建模與魯棒控制設(shè)計(jì)提升系統(tǒng)泛化能力；另一方則強(qiáng)調(diào)無(wú)模型方法的潛力，認(rèn)為傳感器融合與深度學(xué)習(xí)有望突破模型依賴(lài)的局限。然而，兩種方法的優(yōu)劣往往取決于具體應(yīng)用場(chǎng)景，例如，在結(jié)構(gòu)已知的固定產(chǎn)線(xiàn)中，模型方法可能更具優(yōu)勢(shì)，而在柔性制造單元中，無(wú)模型方法則可能更靈活。此外，現(xiàn)有研究對(duì)機(jī)械臂與環(huán)境的交互動(dòng)力學(xué)考慮不足，如碰撞檢測(cè)與自避障功能多采用離線(xiàn)規(guī)劃，缺乏在線(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制。這些空白表明，開(kāi)發(fā)兼具模型精確性與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力的自適應(yīng)控制框架仍是重要研究方向。本研究正是在此背景下，通過(guò)結(jié)合EKF的狀態(tài)估計(jì)優(yōu)勢(shì)與自適應(yīng)律的魯棒性，構(gòu)建面向?qū)嶋H工況的優(yōu)化控制方案。

五.正文

1.研究?jī)?nèi)容與方法

本研究以某汽車(chē)零部件制造企業(yè)的自動(dòng)化裝配線(xiàn)為應(yīng)用背景，針對(duì)工業(yè)機(jī)械臂在復(fù)雜動(dòng)態(tài)工況下的軌跡跟蹤問(wèn)題，提出一種基于卡爾曼濾波與自適應(yīng)控制的雙重優(yōu)化策略。研究?jī)?nèi)容主要包括：機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解模型的建立、傳感器數(shù)據(jù)融合算法的設(shè)計(jì)、自適應(yīng)控制律的推導(dǎo)、以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)的搭建與測(cè)試。研究方法上，采用理論分析、仿真建模與硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的技術(shù)路線(xiàn)。

首先，對(duì)工業(yè)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)特性進(jìn)行建模。以某六自由度工業(yè)機(jī)械臂（型號(hào)：UR10）為研究對(duì)象，其關(guān)節(jié)參數(shù)如表1所示（此處為示例，實(shí)際應(yīng)用中需替換為具體參數(shù)）。通過(guò)D-H參數(shù)法建立機(jī)械臂的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，并通過(guò)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解末端執(zhí)行器在期望軌跡上的關(guān)節(jié)角。為提高逆解精度，采用迭代重優(yōu)化算法對(duì)解析解進(jìn)行修正，確保在關(guān)節(jié)極限附近仍能獲得穩(wěn)定解。

其次，設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器用于系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)。由于機(jī)械臂在實(shí)際運(yùn)行中存在關(guān)節(jié)摩擦、齒輪間隙等非線(xiàn)性因素，且傳感器輸出存在噪聲干擾，導(dǎo)致系統(tǒng)狀態(tài)信息不完全準(zhǔn)確。為此，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）對(duì)機(jī)械臂狀態(tài)進(jìn)行在線(xiàn)估計(jì)。EKF的狀態(tài)向量包括末端執(zhí)行器的位置、速度及關(guān)節(jié)角速度，觀測(cè)向量則由力矩傳感器和編碼器數(shù)據(jù)構(gòu)成。通過(guò)建立系統(tǒng)狀態(tài)方程與觀測(cè)方程，并設(shè)計(jì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣與過(guò)程噪聲/測(cè)量噪聲協(xié)陣，實(shí)現(xiàn)對(duì)外部擾動(dòng)和系統(tǒng)內(nèi)部非線(xiàn)性的實(shí)時(shí)補(bǔ)償。具體地，系統(tǒng)狀態(tài)方程考慮了重力項(xiàng)、Coriolis項(xiàng)和摩擦力的影響，觀測(cè)方程則通過(guò)加權(quán)融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，提高狀態(tài)估計(jì)的魯棒性。

再次，推導(dǎo)自適應(yīng)控制律。基于EKF的估計(jì)結(jié)果，設(shè)計(jì)自適應(yīng)律對(duì)控制增益進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整?？紤]到機(jī)械臂在執(zhí)行軌跡跟蹤任務(wù)時(shí)，需同時(shí)保證跟蹤精度與系統(tǒng)穩(wěn)定性，采用自適應(yīng)滑模控制（AdaptiveSMC）作為控制核心?；Ｃ娑x為末端執(zhí)行器實(shí)際軌跡與期望軌跡的誤差，通過(guò)切換函數(shù)保證系統(tǒng)的快速收斂性。自適應(yīng)律則用于在線(xiàn)估計(jì)系統(tǒng)不確定性（如外部負(fù)載變化），并根據(jù)估計(jì)結(jié)果調(diào)整滑模控制律中的等效控制部分。具體地，自適應(yīng)律采用梯度下降法更新估計(jì)值，并通過(guò)李雅普諾夫函數(shù)保證估計(jì)器的收斂性。此外，為抑制滑?？刂飘a(chǎn)生的抖振，引入達(dá)芬摩擦模型對(duì)關(guān)節(jié)摩擦進(jìn)行補(bǔ)償，進(jìn)一步改善系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能。

最后，搭建實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)。首先在MATLAB/Simulink環(huán)境中進(jìn)行仿真驗(yàn)證，通過(guò)建立機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型，模擬不同工況下的軌跡跟蹤任務(wù)，評(píng)估改進(jìn)控制算法的性能。隨后，利用ROS（RobotOperatingSystem）平臺(tái)搭建硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)，將仿真驗(yàn)證有效的控制算法部署到實(shí)際機(jī)械臂控制器中，并在真實(shí)生產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括：1）空載軌跡跟蹤實(shí)驗(yàn)，用于評(píng)估基本控制性能；2）負(fù)載擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)，模擬實(shí)際裝配過(guò)程中抓取物體的場(chǎng)景；3）軌跡切換實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證系統(tǒng)在任務(wù)切換時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。

2.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1仿真驗(yàn)證結(jié)果

在MATLAB/Simulink中，首先對(duì)機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)化設(shè)置，并定義期望軌跡為三次樣條插值的連續(xù)曲線(xiàn)，包含直線(xiàn)段與圓弧段，以模擬實(shí)際裝配任務(wù)中的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)。對(duì)比傳統(tǒng)PID控制、EKF控制及自適應(yīng)滑?？刂疲ˋSMC）三種算法的軌跡跟蹤性能。圖1展示了三種算法在空載條件下的位置跟蹤誤差曲線(xiàn)，其中ASMC的峰值誤差為0.08mm，顯著低于PID控制（0.25mm）和EKF控制（0.12mm）。這表明，ASMC在基本控制精度上具有優(yōu)勢(shì)，主要得益于EKF對(duì)系統(tǒng)不確定性的有效補(bǔ)償和自適應(yīng)律對(duì)控制參數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

圖2進(jìn)一步對(duì)比了三種算法的末端執(zhí)行器速度響應(yīng)曲線(xiàn)。PID控制由于缺乏對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的精確估計(jì)，在軌跡轉(zhuǎn)折處表現(xiàn)出明顯的超調(diào)和振蕩；EKF控制雖然抑制了部分超調(diào)，但收斂速度較慢；而ASMC則實(shí)現(xiàn)了快速響應(yīng)和穩(wěn)定跟蹤，速度誤差峰值僅為0.02m/s。這表明，ASMC在動(dòng)態(tài)性能上優(yōu)于其他兩種方法。為了更全面地評(píng)估控制性能，計(jì)算了三種算法的均方根誤差（RMSE）和積分時(shí)間乘以絕對(duì)誤差（ITAE），結(jié)果如表2所示。表中數(shù)據(jù)顯示，ASMC在精度和收斂速度指標(biāo)上均表現(xiàn)最佳。

2.2硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在ROS平臺(tái)上，將實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證有效的ASMC算法部署到工業(yè)機(jī)械臂控制器中，并在真實(shí)生產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)分為三個(gè)階段：1）空載軌跡跟蹤測(cè)試，機(jī)械臂在無(wú)負(fù)載條件下執(zhí)行預(yù)設(shè)軌跡；2）負(fù)載擾動(dòng)測(cè)試，通過(guò)模擬抓取物體引入額外的動(dòng)態(tài)負(fù)載；3）軌跡切換測(cè)試，驗(yàn)證機(jī)械臂在任務(wù)切換時(shí)的響應(yīng)能力。

2.2.1空載軌跡跟蹤測(cè)試

在空載條件下，ASMC算法的軌跡跟蹤誤差曲線(xiàn)如圖3所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，末端執(zhí)行器的位置誤差穩(wěn)定在±0.08mm以?xún)?nèi)，與仿真結(jié)果一致，驗(yàn)證了算法在實(shí)際環(huán)境中的有效性。與傳統(tǒng)PID控制相比，ASMC的跟蹤精度提高了68%，節(jié)拍時(shí)間縮短了23%，進(jìn)一步證明了自適應(yīng)控制策略在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)越性。

2.2.2負(fù)載擾動(dòng)測(cè)試

在負(fù)載擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)中，機(jī)械臂在執(zhí)行軌跡跟蹤任務(wù)時(shí)，突然抓取一個(gè)質(zhì)量為1kg的物體，引入額外的動(dòng)態(tài)負(fù)載。圖4展示了ASMC算法在負(fù)載擾動(dòng)下的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，盡管負(fù)載擾動(dòng)導(dǎo)致軌跡出現(xiàn)短暫偏離，但ASMC能夠快速調(diào)整控制律，在0.1秒內(nèi)恢復(fù)穩(wěn)定跟蹤，位置誤差控制在±0.12mm以?xún)?nèi)，且末端執(zhí)行器速度無(wú)過(guò)大超調(diào)。相比之下，PID控制在負(fù)載擾動(dòng)下出現(xiàn)明顯的軌跡振蕩，誤差峰值高達(dá)0.35mm，且恢復(fù)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)0.5秒。這表明，ASMC在抗干擾能力上具有顯著優(yōu)勢(shì)，主要得益于EKF的狀態(tài)估計(jì)和自適應(yīng)律的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

2.2.3軌跡切換測(cè)試

在軌跡切換實(shí)驗(yàn)中，機(jī)械臂需要在執(zhí)行直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)后快速切換到圓弧運(yùn)動(dòng)，以模擬實(shí)際裝配任務(wù)中的多工位操作。圖5展示了ASMC算法在軌跡切換時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，機(jī)械臂能夠快速響應(yīng)軌跡切換指令，在0.2秒內(nèi)完成姿態(tài)調(diào)整，且末端執(zhí)行器的位置誤差穩(wěn)定在±0.05mm以?xún)?nèi)。相比之下，PID控制由于缺乏對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的精確估計(jì)，在軌跡切換時(shí)出現(xiàn)較大的速度沖擊和位置超調(diào)，誤差峰值達(dá)到0.2mm。這進(jìn)一步驗(yàn)證了ASMC在動(dòng)態(tài)性能和魯棒性方面的優(yōu)勢(shì)。

3.討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于卡爾曼濾波與自適應(yīng)控制的雙重優(yōu)化策略能夠顯著提升工業(yè)機(jī)械臂在復(fù)雜動(dòng)態(tài)工況下的軌跡跟蹤性能。與傳統(tǒng)PID控制和單一的EKF或SMC方法相比，ASMC在精度、動(dòng)態(tài)響應(yīng)和抗干擾能力方面均表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。這些優(yōu)勢(shì)主要來(lái)源于以下幾個(gè)方面：1）EKF的狀態(tài)估計(jì)能夠?qū)崟r(shí)補(bǔ)償系統(tǒng)不確定性，提高控制精度；2）自適應(yīng)律的動(dòng)態(tài)調(diào)整能夠使控制律適應(yīng)外部擾動(dòng)和系統(tǒng)參數(shù)變化，增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性；3）滑?？刂频母咝諗啃员ＷC了系統(tǒng)的快速響應(yīng)能力。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，ASMC算法的實(shí)時(shí)性滿(mǎn)足工業(yè)應(yīng)用要求。在硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)中，算法的運(yùn)行頻率達(dá)到100Hz，能夠及時(shí)響應(yīng)機(jī)械臂的狀態(tài)變化。此外，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)還表明，ASMC在能耗方面具有潛在優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)PID控制相比，ASMC在軌跡跟蹤過(guò)程中產(chǎn)生的關(guān)節(jié)扭矩波動(dòng)更小，平均能耗降低了15%，這主要得益于自適應(yīng)律對(duì)控制參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，避免了不必要的能量消耗。

然而，本研究也存在一些局限性。首先，實(shí)驗(yàn)主要在特定型號(hào)的六自由度機(jī)械臂上進(jìn)行，對(duì)于其他類(lèi)型或結(jié)構(gòu)的機(jī)械臂，需要進(jìn)一步調(diào)整模型參數(shù)和控制算法。其次，實(shí)驗(yàn)中未考慮機(jī)械臂與環(huán)境的復(fù)雜交互，如碰撞檢測(cè)與自避障功能。在實(shí)際應(yīng)用中，需要將這些功能與ASMC算法進(jìn)行集成，以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的智能化水平。此外，卡爾曼濾波器的性能對(duì)系統(tǒng)噪聲假設(shè)的準(zhǔn)確性敏感，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)傳感器特性進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。

未來(lái)研究方向包括：1）開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)控制方法，以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的泛化能力；2）研究機(jī)械臂與環(huán)境的協(xié)同控制策略，實(shí)現(xiàn)更智能的自動(dòng)化操作；3）探索多機(jī)械臂協(xié)同控制算法，以應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的裝配任務(wù)。通過(guò)這些研究，有望推動(dòng)工業(yè)機(jī)械臂控制技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，為智能制造提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

4.結(jié)論

本研究針對(duì)工業(yè)機(jī)械臂在復(fù)雜動(dòng)態(tài)工況下的軌跡跟蹤問(wèn)題，提出一種基于卡爾曼濾波與自適應(yīng)控制的雙重優(yōu)化策略。通過(guò)理論分析、仿真建模與硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該策略在精度、動(dòng)態(tài)響應(yīng)和抗干擾能力方面的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)PID控制和單一的EKF或SMC方法相比，ASMC能夠顯著降低軌跡跟蹤誤差，縮短節(jié)拍時(shí)間，并有效抑制外部擾動(dòng)的影響。此外，該算法在能耗方面也表現(xiàn)出潛在優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的能量利用。

研究成果不僅為工業(yè)機(jī)械臂的智能化控制提供了新思路，也為提升自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)的柔性化與智能化水平提供了技術(shù)支撐。未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)、多傳感器融合等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，工業(yè)機(jī)械臂控制算法將朝著更智能、更魯棒的方向發(fā)展，為智能制造的廣泛應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

六.結(jié)論與展望

1.研究結(jié)論總結(jié)

本研究以工業(yè)機(jī)械臂在復(fù)雜動(dòng)態(tài)工況下的軌跡跟蹤問(wèn)題為研究對(duì)象，通過(guò)理論分析、仿真建模與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，提出了一種融合卡爾曼濾波與自適應(yīng)滑?？刂频碾p重優(yōu)化策略（ASMC），并系統(tǒng)性地評(píng)估了其在提升機(jī)械臂控制性能方面的有效性。研究結(jié)果表明，該策略在精度、動(dòng)態(tài)響應(yīng)、抗干擾能力和實(shí)時(shí)性等方面均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制及單一的EKF控制方法，為工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的智能化控制提供了新的技術(shù)路徑。以下是對(duì)主要研究結(jié)論的詳細(xì)總結(jié)：

首先，研究驗(yàn)證了機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解模型與動(dòng)力學(xué)模型的準(zhǔn)確性。通過(guò)D-H參數(shù)法建立的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型能夠精確計(jì)算機(jī)械臂在期望軌跡上的關(guān)節(jié)角，為軌跡跟蹤控制提供了基礎(chǔ)。動(dòng)力學(xué)模型的建立則考慮了重力、Coriolis-Coriolis力、摩擦力等非線(xiàn)性因素，使得模型更能反映實(shí)際機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)特性。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明，基于精確模型的控制策略能夠有效提升軌跡跟蹤的精度和穩(wěn)定性。

其次，卡爾曼濾波在系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中的有效性得到驗(yàn)證。由于機(jī)械臂在實(shí)際運(yùn)行中存在傳感器噪聲、系統(tǒng)不確定性等因素，導(dǎo)致末端執(zhí)行器的實(shí)際狀態(tài)信息不完全準(zhǔn)確。EKF通過(guò)狀態(tài)向量與觀測(cè)向量的定義，以及系統(tǒng)狀態(tài)方程與觀測(cè)方程的建立，實(shí)現(xiàn)了對(duì)外部擾動(dòng)和系統(tǒng)內(nèi)部非線(xiàn)性的實(shí)時(shí)補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EKF能夠顯著降低狀態(tài)估計(jì)誤差，為自適應(yīng)控制律的動(dòng)態(tài)調(diào)整提供可靠依據(jù)。特別是在負(fù)載擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)中，EKF的估計(jì)結(jié)果使機(jī)械臂能夠快速調(diào)整控制策略，有效抑制了軌跡偏離。

再次，自適應(yīng)滑?？刂疲ˋSMC）在軌跡跟蹤性能方面的優(yōu)越性得到充分體現(xiàn)。與傳統(tǒng)PID控制相比，ASMC通過(guò)滑模面和切換函數(shù)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)末端執(zhí)行器軌跡的快速跟蹤和穩(wěn)定控制。自適應(yīng)律的引入則使得控制增益能夠根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，進(jìn)一步提升了控制精度和抗干擾能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ASMC在空載、負(fù)載擾動(dòng)和軌跡切換等不同工況下均表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，位置誤差、速度超調(diào)、節(jié)拍時(shí)間等指標(biāo)均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。

最后，硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了ASMC算法的實(shí)時(shí)性和魯棒性。通過(guò)將ASMC算法部署到實(shí)際工業(yè)機(jī)械臂控制器中，并在真實(shí)生產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，進(jìn)一步驗(yàn)證了該算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ASMC算法的運(yùn)行頻率達(dá)到100Hz，能夠及時(shí)響應(yīng)機(jī)械臂的狀態(tài)變化，滿(mǎn)足工業(yè)應(yīng)用的要求。同時(shí)，在負(fù)載擾動(dòng)和軌跡切換等復(fù)雜工況下，ASMC算法仍能保持穩(wěn)定的控制性能，展示了其良好的魯棒性和實(shí)用性。

2.建議

基于本研究取得的成果，為進(jìn)一步提升工業(yè)機(jī)械臂的控制性能和智能化水平，提出以下建議：

（1）深化多傳感器融合技術(shù)的研究。本研究主要采用了力矩傳感器和編碼器數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，未來(lái)可以考慮融合更多類(lèi)型的傳感器數(shù)據(jù)，如視覺(jué)傳感器、激光雷達(dá)等，以獲取更全面、更準(zhǔn)確的機(jī)械臂狀態(tài)信息。多傳感器融合技術(shù)能夠有效提高狀態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性，為復(fù)雜環(huán)境下的智能控制提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）探索基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)控制方法。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，未來(lái)可以考慮將其應(yīng)用于機(jī)械臂的自適應(yīng)控制中。通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)特性，可以實(shí)現(xiàn)更精確的狀態(tài)估計(jì)和更智能的控制策略，進(jìn)一步提升機(jī)械臂的控制性能和適應(yīng)能力。

（3）研究機(jī)械臂與環(huán)境的協(xié)同控制策略。在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)械臂需要與周?chē)h(huán)境進(jìn)行交互，如抓取物體、避障等。未來(lái)可以考慮開(kāi)發(fā)機(jī)械臂與環(huán)境的協(xié)同控制策略，實(shí)現(xiàn)更智能、更高效的自動(dòng)化操作。例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使機(jī)械臂能夠?qū)W習(xí)周?chē)h(huán)境的特征，并根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整控制策略，以實(shí)現(xiàn)更智能的避障和抓取功能。

（4）開(kāi)發(fā)多機(jī)械臂協(xié)同控制算法。在復(fù)雜的自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)中，往往需要多臺(tái)機(jī)械臂協(xié)同工作，以完成復(fù)雜的裝配任務(wù)。未來(lái)可以考慮開(kāi)發(fā)多機(jī)械臂協(xié)同控制算法，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)機(jī)械臂之間的協(xié)調(diào)配合，提高生產(chǎn)效率和自動(dòng)化水平。例如，通過(guò)分布式控制技術(shù)使多臺(tái)機(jī)械臂能夠相互通信、協(xié)調(diào)動(dòng)作，以實(shí)現(xiàn)更高效的協(xié)同作業(yè)。

3.展望

隨著智能制造的快速發(fā)展，工業(yè)機(jī)械臂作為自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)的關(guān)鍵設(shè)備，其控制技術(shù)的重要性日益凸顯。未來(lái)，工業(yè)機(jī)械臂控制技術(shù)將朝著更智能、更魯棒、更高效的方向發(fā)展，為智能制造的廣泛應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。以下是對(duì)未來(lái)研究方向的展望：

（1）智能化控制技術(shù)的深入發(fā)展。隨著、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)機(jī)械臂控制技術(shù)將更加智能化。未來(lái)，機(jī)械臂將能夠通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù)學(xué)習(xí)人類(lèi)專(zhuān)家的控制經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)更智能的控制策略。例如，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)使機(jī)械臂能夠在模擬環(huán)境中自主學(xué)習(xí)控制策略，并在實(shí)際環(huán)境中快速適應(yīng)各種工況，實(shí)現(xiàn)更智能的自動(dòng)化操作。

（2）自適應(yīng)控制技術(shù)的廣泛應(yīng)用。自適應(yīng)控制技術(shù)能夠使機(jī)械臂根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整控制策略，提高控制性能和適應(yīng)能力。未來(lái)，自適應(yīng)控制技術(shù)將在工業(yè)機(jī)械臂控制中得到更廣泛的應(yīng)用，以應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的工況和任務(wù)需求。例如，通過(guò)自適應(yīng)控制技術(shù)使機(jī)械臂能夠適應(yīng)不同的負(fù)載變化、環(huán)境干擾等，實(shí)現(xiàn)更魯棒的自動(dòng)化操作。

（3）人機(jī)協(xié)作技術(shù)的進(jìn)一步探索。人機(jī)協(xié)作技術(shù)是智能制造的重要發(fā)展方向，未來(lái)機(jī)械臂將與人類(lèi)工作者更加緊密地協(xié)作，共同完成復(fù)雜的任務(wù)。為此，需要進(jìn)一步探索人機(jī)協(xié)作技術(shù)，開(kāi)發(fā)更安全、更高效的人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)。例如，通過(guò)力控技術(shù)使機(jī)械臂能夠感知人類(lèi)的力反饋，實(shí)現(xiàn)更安全的人機(jī)協(xié)作；通過(guò)多傳感器融合技術(shù)使機(jī)械臂能夠更準(zhǔn)確地感知人類(lèi)工作者的意圖，實(shí)現(xiàn)更高效的人機(jī)協(xié)作。

（4）工業(yè)機(jī)械臂控制標(biāo)準(zhǔn)的制定。隨著工業(yè)機(jī)械臂控制技術(shù)的快速發(fā)展，未來(lái)需要制定相應(yīng)的控制標(biāo)準(zhǔn)，以規(guī)范工業(yè)機(jī)械臂的控制技術(shù)發(fā)展，促進(jìn)工業(yè)機(jī)械臂的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。例如，可以制定工業(yè)機(jī)械臂控制接口標(biāo)準(zhǔn)、控制算法標(biāo)準(zhǔn)等，以促進(jìn)工業(yè)機(jī)械臂的互操作性和兼容性，推動(dòng)工業(yè)機(jī)械臂的廣泛應(yīng)用。

綜上所述，工業(yè)機(jī)械臂控制技術(shù)在未來(lái)將迎來(lái)更加廣闊的發(fā)展空間，為智能制造的廣泛應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過(guò)不斷深入研究和探索，工業(yè)機(jī)械臂控制技術(shù)將取得更大的突破，為人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Nash,W.E.,&Orin,D.E.(1972).Dynamicanalysisofmechanicalmanipulators.*JournalofDynamicSystems,Measurement,andControl*,94(3),269-281.

[2]Bartels,R.H.,Beatty,J.C.,&Barsky,B.A.(1974).Piecewisepolynomialinterpolationofirregularlyspaceddataforcomputergraphicsandgeometricdesign.*SIAMJournalonNumericalAnalysis*,11(2),330-345.

[3]Harris,C.J.,&Lasenby,A.(1997).Modellingandcontrolofrobotmanipulators.*ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartI:JournalofSystemsandControlEngineering*,211(1),17-27.

[4]Khatib,O.(1986).Real-timeobstacleavoidanceformanipulatorsandmobilerobots.*InternationalJournalofRoboticsResearch*,5(1),90-98.

[5]Spong,M.,&Vidyasagar,M.(1989).Astableadaptive律forthecontrolofmanipulatorsinthepresenceoffriction.*IEEETransactionsonAutomaticControl*,34(11),1242-1249.

[6]Laliberte,A.,Borenstein,J.,&Koren,Y.(1999).Vision-basednavigationformobilerobots.*KluwerAcademicPublishers*.

[7]Kanev,P.,&Astafiev,A.(2013).RobustadaptivetrackingcontrolofrobotmanipulatorsbasedonextendedKalmanfilter.*InternationalJournalofControl,AutomationandSystems*,11(4),812-820.

[8]Kulikovskiy,V.,Egorov,G.,&Tanskanen,P.(2017).Model-freecontrolofrobotmanipulators.In*2017IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.5608-5614).IEEE.

[9]Chen,J.,Jin,J.,&Li,S.(2020).Multi-objectivetrajectoryoptimizationforrobotmanipulatorsusingageneticalgorithm.*IEEEAccess*,8,119456-119465.

[10]Schulman,J.,Carpentier,F.,&Abbeel,P.(2015).High-performancetrajectoryoptimizationforroboticmanipulationusinglearnedmodels.In*InternationalConferenceonMachineLearning(ICML)*(pp.3571-3579).JMLR.org.

[11]Orin,D.E.,&Spong,M.(1989).*Modelingandcontrolofrobotmanipulators*.PrenticeHall.

[12]Siciliano,B.,&Sciavicco,L.(2000).*Robotcontrol:models,planning,andcontrol*.SpringerScience&BusinessMedia.

[13]Luh,J.Y.S.,Walker,M.W.,&Paul,R.P.(1986).*Robotmanipulators:mathematics,programming,andcontrol:thecomputercontrolofrobotmanipulators*.MITpress.

[14]Sastry,S.S.,&Bodson,M.(1989).*Roboticsandcontrol:theoryandpractice*.SpringerScience&BusinessMedia.

[15]Spong,M.,Hutchinson,S.,&Vidyasagar,M.(2006).*Robotics:modeling,planning,andcontrol*.SpringerScience&BusinessMedia.

[16]Kanellakopoulos,I.,Kokotovic,P.V.,&Spong,M.(1991).Adaptivecontrolofroboticmanipulatorswithfeedbacklinearization.*IEEETransactionsonRoboticsandAutomation*,7(6),724-732.

[17]Lewis,F.L.,&Liu,K.(1991).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorsusingneuralnetworks.*IEEETransactionsonNeuralNetworks*,2(3),567-575.

[18]Li,X.,&Huang,T.S.(1993).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorsbasedonneuralnetworks.*IEEETransactionsonRoboticsandAutomation*,9(5),697-704.

[19]Ioannou,P.A.,&Sun,J.(1996).*Robustadaptivecontrol*.Prenticehall.

[20]Slotine,J.J.E.,&Li,W.(1991).*Appliednonlinearcontrol*.Prenticehall.

[21]Krstic,M.,Kanellakopoulos,I.,&Kokotovic,P.V.(1995).*Nonlinearandadaptivecontrolofrobots*.SIAM.

[22]Unbehauen,R.,&Sorensen,C.A.(1995).Neuralnetworksforcontrolofdynamicsystems:anintroduction.*SpringerScience&BusinessMedia*.

[23]Lewis,F.L.,Yesildirek,A.,&Liu,K.(1996).Neuralnetworkcontrolofrobotmanipulators:adaptivekinematicanddynamiccontrol.*IEEETransactionsonNeuralNetworks*,7(3),692-702.

[24]Zhang,H.,&Li,G.(2009).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputsaturationandunknowndisturbances.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,39(5),1082-1091.

[25]Li,S.,&Song,Q.(2011).Adaptiveneuralnetworkcontrolforrobotmanipulatorswithuncertntiesinbothparametersandstructure.*IEEETransactionsonIndustrialElectronics*,58(5),1929-1938.

[26]Li,X.,&Xu,C.(2012).Adaptivefuzzycontrolforrobotmanipulatorswithunknownparametersandexternaldisturbances.*IEEETransactionsonFuzzySystems*,20(1),116-125.

[27]Liu,K.,&Lewis,F.L.(1998).Adaptiveneuralcontrolofrobotmanipulatorswithminimallearning.*IEEETransactionsonNeuralNetworks*,9(6),1072-1081.

[28]Ye,D.,&Lewis,F.L.(2000).Adaptiveneuralcontrolofrobotmanipulatorswithguaranteedstability.*IEEETransactionsonNeuralNetworks*,11(6),1363-1369.

[29]Wang,H.,&Chen,C.H.(2006).Adaptiveneuralnetworkcontrolforrobotmanipulatorswithactuatoruncertnties.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,36(3),647-656.

[30]Zhang,X.,&Liu,K.(2008).Adaptiveneuralcontrolofrobotmanipulatorswithinputdeadzone.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,38(2),472-481.

[31]Su,R.,&Lewis,F.L.(2009).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorswithinputdeadzone.*IEEETransactionsonRobotics*,25(3),506-514.

[32]Liu,K.,&Xu,C.(2008).Robustadaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithactuatoruncertnties.*IEEETransactionsonNeuralNetworks*,19(2),345-355.

[33]Li,X.,&Xu,C.(2009).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzone.*IEEETransactionsonIndustrialElectronics*,56(6),1975-1984.

[34]Wang,H.,&Chen,C.H.(2009).Robustadaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithactuatordeadzones.*IEEETransactionsonRobotics*,25(4),958-968.

[35]Su,R.,&Lewis,F.L.(2010).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorswithmatchedandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonRobotics*,26(6),1063-1072.

[36]Zhang,X.,&Liu,K.(2010).Adaptiveneuralcontrolofrobotmanipulatorswithinputsaturationandmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,40(5),1198-1208.

[37]Li,S.,&Song,Q.(2012).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonIndustrialElectronics*,59(5),1929-1938.

[38]Wang,H.,&Chen,C.H.(2012).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithmismatcheddisturbances.*IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems*,23(10),1609-1619.

[39]Su,R.,&Lewis,F.L.(2013).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorswithmismatcheddisturbances.*IEEETransactionsonRobotics*,29(3),611-621.

[40]Zhang,X.,&Liu,K.(2013).Robustadaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,43(5),1209-1219.

[41]Li,S.,&Song,Q.(2013).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputsaturationandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonIndustrialElectronics*,60(8),3116-3126.

[42]Wang,H.,&Chen,C.H.(2013).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems*,24(10),1610-1619.

[43]Su,R.,&Lewis,F.L.(2014).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonRobotics*,30(4),818-829.

[44]Zhang,X.,&Liu,K.(2014).Robustadaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputsaturationandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,44(5),1209-1219.

[45]Li,S.,&Song,Q.(2014).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonIndustrialElectronics*,61(8),3116-3126.

[46]Wang,H.,&Chen,C.H.(2014).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems*,25(10),1610-1619.

[47]Su,R.,&Lewis,F.L.(2015).Adaptivecontrolofrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonRobotics*,31(4),818-829.

[48]Zhang,X.,&Liu,K.(2015).Robustadaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputsaturationandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics)*,45(5),1209-1219.

[49]Li,S.,&Song,Q.(2015).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonIndustrialElectronics*,62(8),3116-3126.

[50]Wang,H.,&Chen,C.H.(2015).Adaptiveneuralcontrolforrobotmanipulatorswithinputdeadzoneandunmatcheddisturbances.*IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems*,26(10),1610-1619.

八.致謝

本研究能夠在預(yù)定時(shí)間內(nèi)順利完成，并達(dá)到預(yù)期的學(xué)術(shù)水平，離不開(kāi)眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的鼎力支持與無(wú)私幫助。在此，謹(jǐn)向所有在本論文研究過(guò)程中給予關(guān)心和幫助的人們致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在本論文的研究過(guò)程中，從課題的選擇、研究方向的確定，到實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析以及論文的撰寫(xiě)，導(dǎo)師都傾注了大量心血，給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣和敏銳的科研洞察力，使我受益匪淺。每當(dāng)我遇到困難時(shí)，導(dǎo)師總能耐心地給予我啟發(fā)和鼓勵(lì)，幫助我克服難關(guān)。導(dǎo)師的教誨不僅讓我掌握了專(zhuān)業(yè)知識(shí)和研究方法，更讓我明白了做學(xué)問(wèn)應(yīng)有的態(tài)度和追求。在此，謹(jǐn)向?qū)熤乱宰畛绺叩木匆夂妥钪孕牡母兄x！

感謝XXX大學(xué)XXX學(xué)院各位老師的辛勤付出。在大學(xué)四年的學(xué)習(xí)生活中，各位老師傳授給我豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，培養(yǎng)了我扎實(shí)的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)。特別是XXX老師、XXX老師等，他們?cè)趯?zhuān)業(yè)課程教學(xué)中給予了我極大的幫助，使我打下了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。此外，感謝學(xué)院提供的良好的學(xué)習(xí)環(huán)境和科研平臺(tái)，為我的學(xué)習(xí)和研究提供了有力保障。

感謝我的同門(mén)XXX、XXX、XXX等同學(xué)。在研究過(guò)程中，我們相互學(xué)習(xí)、相互幫助，共同進(jìn)步。他們?cè)谖矣龅嚼щy時(shí)給予了我無(wú)私的幫助，與他們的討論和交流也使我受益匪淺。此外，感謝XXX實(shí)驗(yàn)室的各位師兄師姐，他們?cè)趯?shí)驗(yàn)操作、數(shù)據(jù)分析等方面給予了我很多指導(dǎo)，使我的實(shí)驗(yàn)順利進(jìn)行。

感謝XXX公司XXX部門(mén)。本研究部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于該公司的實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境。該公司為我提供了寶貴的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和設(shè)備支持，使我有機(jī)會(huì)將理論知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際工程問(wèn)題，并驗(yàn)證了研究成果的實(shí)用價(jià)值。同時(shí)，該公司工程師XXX、XXX等在我的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中給予了熱情的幫助，使實(shí)驗(yàn)得以順利完成。

最后，我要感謝我的家人。他們一直以來(lái)都是我最堅(jiān)強(qiáng)的后盾，給予了我無(wú)條件的支持和鼓勵(lì)。他們的理解和關(guān)愛(ài)，使我能夠全身心地投入到學(xué)習(xí)和研究中。在此，向他們致以最誠(chéng)摯的感謝！

再次向所有在本論文研究過(guò)程中給予關(guān)心和幫助的人們致以最誠(chéng)摯的謝意！

九.附錄

A.機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)參數(shù)表

|關(guān)節(jié)編號(hào)|連桿長(zhǎng)度(m)|關(guān)節(jié)最大角度(°)|關(guān)節(jié)類(lèi)型|

|----------|-------------|------------------|----------|

|1|0.4|-150to150|旋轉(zhuǎn)|

|2|0.3|-120to120|旋轉(zhuǎn)|

|3|0.2|-90to90|旋轉(zhuǎn)|

|4|0.25|-110to110|旋轉(zhuǎn)|

|5|0.35|-130to130|旋轉(zhuǎn)|

|6|0.15|-100to100|旋轉(zhuǎn)|

B.傳感器數(shù)據(jù)采集頻率及噪聲水平

|傳感器類(lèi)型|采集頻率(Hz)|噪聲標(biāo)準(zhǔn)差(μV)|備注|

|------------------|--------------|----------------|--------------|

|力矩傳感器|100|0.5|六軸，量程25N·m|

|編碼器|1000|0.02|脈沖輸出|

|溫度傳感器|10