随着制造行业的结构升级改造,企业生产方式由过去的人工化、半自动化转型为全自动化。工业机器人作为实现制造全自动化的核心设备愈发受企业欢迎,其运用范围由传统的汽车、3C等行业不断延伸至各行各业。因此,为其设计能实现高速、平稳和高精度运动的控制器一直是机械臂领域的研究热点。然而,一方面针对非线性被控系统,传统PID控制器存在着难以保证其具有良好动态及静态品质的缺陷。但先进控制器依赖于较为精确的动力学模型,而机械臂本体的动力学参数繁多,且存在部分未知或误差等情况,因此必须对其动力学参数进行辨识。另一方面机械臂高精度的轨迹跟踪性能,必须考虑系统中的参数不确定性以及外部扰动情况。终端滑膜控制方法由于兼具滑模控制和有限时间收敛的优点,近年来广受关注。同时,扩张状态观测器因其具有不依赖于系统具体模型而实现对系统状态变量良好观测的独特优势,在机械臂控制领域备受青睐。因此,基于扩张状态观测器的终端滑膜控制成为一个研究热点。然而,终端滑膜控制存在奇异性、抖振和趋近率适配等问题,以及扩张状态观测器存在控制增益大和初始峰值问题。针对以上问题,本文提出了一种基于结构改进型扩张状态观测器的自适应滑膜控制策略。论文的主要内容如下:利用改进Denavit–Hartenberg法建立正运动学模型,并对UR5工业机器人的机械结构进行分析;通过使用代数法以及借助Mathematica软件对其逆运动学进行求解;最后利用Robotic Tool工具箱对其正逆运动学算法进行数值验证。为提高动力学模型参数辨识的精度,本文首先利用Newton-Euler法建立含关节摩擦的UR5动力学模型;其次,利用有限傅里叶级数与五次多项式结合的激励轨迹,旨在充分激励出机械臂动力学特性;然后,基于最小惯性参数集将遗传算法与加权最小二乘有效结合对其进行辨识,以提升参数辨识精度;最后利用数值仿真法验证辨识策略的有效性及准确性。针对传统扩张状态观测器存在初始峰值问题,提出一种结构改进型扩张状态观测器以消除初始峰值。此外,为解决观测器的估计误差未知的问题,采用自适应技术对观测误差进行实时补偿,并将其与连续非奇异终端滑膜控制相结合,设计出基于改进型扩张状态观测器的自适应滑膜控制器。最后分别以二自由度机械臂和UR5工业机器人为被控对象,对控制器的可行性进行数值仿真。