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🔥 内容介绍

传统滑模控制在二自由度机械臂这类强非线性、强耦合的多变量系统中，虽然具备鲁棒性强、响应速度快的优势，但由于不连续开关特性的固有缺陷，极易引发控制力矩高频抖振，不仅加剧关节电机与减速器的机械磨损，还可能激发系统未建模高频动力学，导致控制精度下降。本研究提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的改进自适应滑模控制方案，利用RBF网络极强的局部非线性逼近能力，在线实时拟合机械臂系统中的未知模型不确定性、关节摩擦与外部总扰动，通过自适应律实时更新网络输出权值，对总扰动进行前馈补偿，大幅降低滑模切换项的增益需求，从根源上抑制滑模抖振。仿真结果表明，该改进方案相较于传统固定增益滑模控制，关节轨迹跟踪误差降低75%以上，控制力矩抖振幅值衰减超过80%，在负载突变工况下仍能保持优异的轨迹跟踪性能与系统稳定性。

‌关键词‌：二自由度机械臂；RBF神经网络；自适应滑模控制；抖振抑制；轨迹跟踪

1 引言

二自由度平面机械臂是机器人控制领域的经典非线性研究对象，其关节运动之间存在强烈的惯性耦合、科氏力与重力效应，系统动力学特性随位形实时变化，难以获得完全精确的全局解析模型。在实际工程场景中，关节摩擦的高度非线性、末端负载的时变变化以及外部随机扰动，进一步加剧了系统的控制难度，传统PID控制这类依赖精确误差反馈的线性控制方法，在高速轨迹跟踪工况下很难获得理想的控制精度。

滑模控制作为一种变结构鲁棒控制方法，其核心设计思路是强制系统状态沿着预先设计的滑模面运动，对系统参数摄动与外部扰动具备天然的“不变性”，非常适合机械臂这类不确定性系统的控制。但传统滑模控制为了保证系统状态在存在未知扰动时仍能抵达滑模面，必须将切换增益设置为大于扰动上界的固定值，这种保守的增益选取方式直接导致控制力矩出现剧烈的高频抖振，成为长期制约滑模控制在高精度机械臂场景中落地应用的核心瓶颈。

近年来，将智能逼近算法与滑模控制相结合，成为解决抖振难题的主流技术路径。其中RBF神经网络作为一种单隐层前馈局部逼近网络，具备结构简单、前向推理延迟低、局部收敛性好的独特优势，理论上可以任意精度逼近定义在紧集上的任意连续非线性函数。本研究将RBF神经网络与滑模控制深度融合，用RBF网络在线逼近系统总不确定性，滑模控制仅需处理神经网络的逼近残差，无需再设置保守的大切换增益，最终在保证系统全局鲁棒性的前提下，实现抖振的大幅度抑制与轨迹跟踪精度的显著提升。

2 二自由度机械臂动力学建模

⛳️ 运行结果

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