【摘 要】
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针对带有外部干扰和建模不确定性的机械臂轨迹跟踪控制，提出了一种基于干扰观测器的改进滑模控制算法，利用干扰观测器观测外界干扰和系统的不确定性并加以补偿。针对滑模控制中的高频抖振，提出了一种改进趋近律，将非线性fal-函数引入指数趋近律，增强系统的动态适应性，并且引入自适应项加快系统的收敛速度。仿真结果表明，改进后算法与基于指数趋近律的滑模控制算法相比，误差收敛速度更快，输出力矩更为平稳。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“复杂网络拓扑与参数的辨识”（编号：61573295）;国家自然科学基金项目“基于数据特征的多模态过程辨识建模方法”（编号：61873138）资助；
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针对带有外部干扰和建模不确定性的机械臂轨迹跟踪控制，提出了一种基于干扰观测器的改进滑模控制算法，利用干扰观测器观测外界干扰和系统的不确定性并加以补偿。针对滑模控制中的高频抖振，提出了一种改进趋近律，将非线性fal-函数引入指数趋近律，增强系统的动态适应性，并且引入自适应项加快系统的收敛速度。仿真结果表明，改进后算法与基于指数趋近律的滑模控制算法相比，误差收敛速度更快，输出力矩更为平稳。
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