【摘 要】
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针对带有执行器饱和的柔性关节机器人系统，提出一种位置反馈动态面控制，以实现机器人连杆的角位置跟踪．在一般动态面控制的设计框架下，设计观测器重构系统未知速度状态，利用径向基
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20121102110008）.
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针对带有执行器饱和的柔性关节机器人系统，提出一种位置反馈动态面控制，以实现机器人连杆的角位置跟踪．在一般动态面控制的设计框架下，设计观测器重构系统未知速度状态，利用径向基函数神经网络学习饱和非线性特性，结合“最小参数学习”算法减轻计算负担．通过Lyapunov方法证明得出闭环系统所有信号半全局一致有界，跟踪误差可以通过调节控制器参数达到任意小．仿真结果表明，控制系统能够克服外界干扰，有效补偿系统存在的执行器饱和，实现柔性关节机器人的准确跟踪控制．该方法避免了传统反演设计存在的“微分爆炸”现象，简化了设计过
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