基于非线性干扰观测器的机械臂自适应滑模反演控制及其Matlab仿真研究

上传者: udphebtneny | 上传时间: 2025-05-20 08:51:39 | 文件大小: 1.38MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了基于非线性干扰观测器的自适应滑模反演控制(SMIC)在机械臂模型中的应用。文章首先回顾了滑模控制的发展背景,指出传统滑模控制在处理非线性干扰时的不足。随后,详细阐述了SMIC的关键组成部分,包括非线性干扰观测器的设计、自适应律的制定以及滑模反演控制的具体实现。文中通过Matlab和神经网络建立了机械臂模型并进行了仿真测试,验证了SMIC的有效性和优越性。最终,作者展望了未来的研究方向,强调了SMIC在提升系统鲁棒性方面的重要意义。 适合人群:从事机器人控制、自动化工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解机械臂控制系统设计和仿真的专业人士,旨在提高机械臂在复杂环境下的稳定性和抗干扰能力。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还附有详细的Matlab代码和仿真结果,便于读者理解和实践。

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