码垛机器人是物流自动化领域广泛使用的一种机器人。针对目前国内生产的该类机器人在大转角工作状态下存在的扭矩阻尼随转角的变化呈现非线性模型不确定,致使机器人的运动范围较小的状况,提出了一种采用第二类拉格朗日方程建立的码垛机器人动力学模型。通过对该种机器人进行详细动力学分析,确定了在大转角工作状态下机器人的广义驱动力模型;在控制上采用了滑模模糊控制技术,解决了原来码垛机器人在大转角、高速度运行情况下的扭矩阻尼随转角的变化中存在的非线性问题。实际应用表明,采用该动力学模型及其控制方法,提高了码垛机器人的转向运动控制角度,提高了国产码垛机器人的有效运行空间。

Pb-211液压机器人腰部是一个非线性液压伺服控制系统，常规PID控制算法很难在不出现超调情况下满足控制系统快速性的要求。针对这种情况以及液压系统参数时变等特点，在常规滑模控制算法的基础上，引入模糊控制技术，采用滑模模糊控制策略进行控制器设计。仿真结果表明，滑模模糊控制算法能够在不出现超调情况下显著提高系统的响应速度，满足系统响应速度和控制精度的要求，而且对正弦干扰具有较强的鲁棒性。

针对机械手系统的非线性和不确定性，提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的模糊滑模控制方法，使机械手以理想的动态品质跟踪给定的轨迹。该方法采用RBF神经网络逼近滑模控制的等效部分，不需要模型信息。同时，设计了一种模糊控制器，根据当前电机点到滑模面的距离自适应调整滑模控制的切换增益，有效地解决了抖振问题。该方法在一定程度上提高了系统的响应和跟踪性能，减少了输入控制的调整时间和抖振。利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明，针对三自由度机械手系统设计的算法是有效的。