机械臂在很多领域都有应用,本文主要针对机械臂在头盔钻孔中的应用进行分析,而对于头盔钻孔实际上是机械臂系统运动学和动力学问题,本文采用KR30-3机械臂模型对机械臂运动学和动力学进行具体研究,由于KR30-3机械臂模型相邻关节轴线垂直的情况较多,所以本文采用DH法建立其运动学模型。本文运用矩阵运算,求出KR30-3机械臂模型的正解与8组逆解,并且根据时间最优选择轨迹规划所需要的一组逆解。为了计算的简便,本文采用拉格朗日法建立其动力学模型。运动学模型与动力学模型都采用矩阵描述。机械臂在钻孔过程中需要对末端执行器进行轨迹规划,传统的轨迹规划方法是对目标轨迹进行插值,在插值轨迹规划中,中间点之间使用关节空间轨迹规划,导致末端执行器的速度不能完全可控,所以本文利用雅可比矩阵计算出目标曲线每个点的末端执行器速度对应的每个关节的速度,以此达到末端执行器速度完全可控,并在KR30-3机械臂模型中对其进行仿真验证,仿真验证包括直线匀速轨迹规划、直线变速轨迹规划、圆弧匀速轨迹规划以及圆弧变速轨迹规划。仿真结果表明在末端执行器速度完全可控的情况下,机械臂能够按照期望的轨迹运行。机械臂系统为高度复杂的非线性系统,传统的线性控制策略很难对其进行有效控制,所以本文采用滑模变结构控制对其进行控制,并对KR30-3机械臂模型在三种趋近律的滑模控制下进行仿真验证,结果表明,基于等速趋近律的滑模控制趋近速度和抖震的矛盾明显,而基于指数趋近律与基于幂次趋近律的滑模控制将等速趋近律的速度和抖震问题进行了优化,为了进一步增强滑模控制的抗干扰能力,本文采用模糊控制与粒子群算法对基于指数趋近律的滑模控制进行优化,并从控制的快速性与稳定性两个方面比较。结果表明,模糊优化后的滑模控制比之前达到稳定的速度更快,而粒子群优化的滑模控制达到稳定的速度比模糊控制更快。本文对稳定后的s曲线做方差计算来对比三种滑模控制的稳定性,结果表明,模糊优化后的滑模控制稳定性比指数趋近律的滑模控制稳定性更强,粒子群优化的滑模控制抗干扰能力比模糊控制的抗干扰能力更强。