适应性动态边界滑模控制用于变化干扰下的机器人操纵器

本文介绍了一种适应性动态有界滑模控制（ADBSMC）方法，该方法结合了干扰观测器，以增强机器人操纵器的响应特性，同时消除对先验知识的依赖。所提方法利用非线性滑模流形和快速终端型收敛定律，解决非线性系统模型中固有的误差和参数不确定性。自适应律设计旨在覆盖基于模型状态的所有边界条件。它可以动态确定上下界，而无需先验知识。因此，ADBSMC控制方法结合了自适应律和快速终端滑模的优点，与传统滑模控制（SMC）相比，控制性能显著提升，并表现出对不确定干扰的鲁棒性。为减轻外部干扰，设计了一个系统适应的干扰观测器，便于实时监测和补偿系统干扰。通过李雅普诺夫方法证明了ADBSMC的稳定性。仿真和实验结果验证了ADBSMC控制方案的有效性和优越性，展示了其在实际应用中的潜力。