来源：期刊VIP网 时间：
作者：李国成;温秀兰;王直荣;钱蘷;李新;周志峰;封志明;
单位：南京工程学院自动化学院;常州检验检测标准认证研究院;江苏省计量科学研究院;
摘要：为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响，提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素，设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器；为了消除抖震，构造一种滑模面函数及超螺旋滑模控制律，以实现机械臂系统力矩的稳定输出；采用Lyapunov理论证明了系统的渐进稳定性。将所提出的神经网络干扰观测器分别与该文设计的超螺旋滑膜控制器（STSMC）、滑模控制器（SMC）、非奇异终端滑模控制器(NTSMC)、快速非奇异终端滑模控制器（FNTSMC）相结合进行轨迹跟踪实验，结果证实该文所提方法与SMC、NTSMC、FNTSMC法相比不仅机械臂6个关节的平均最大跟踪误差分别减小了约32.1%、27.0%、4.3%，而且关节抖震现象明显消除，能够实现机械臂精确且稳定的轨迹跟踪控制。
关键词：神经网络;滑模控制;机械臂;轨迹跟踪
基金资助：国家自然科学基金项目(51675259); 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX25＿1283); 江苏省市场监督管理局重大科技项目（KJ2024020,KJ2025020）
