目前,非线性伺服系统控制的性能要求已由以往的稳定性、可靠性逐渐向高精度、快速性、强鲁棒性、抗干扰性能等综合方向发展。在众多鲁棒性控制方法中,滑模控制因其对系统建模误差、参数摄动以及外部扰动等不确定特性具有较强的鲁棒性而受到广泛研究,但滑模控制依赖于系统精确模型,且存在一定的抖振问题,限制了其在实际工程中的应用。自适应参数辨识能够迅速反馈参数由外在变化引起的摄动,且由确定性等价原理可知,若参数的自适应辨识值能快速、准确地收敛到真值,则能有效提高系统的跟踪控制性能。因此,本文研究自适应参数辨识和滑模控制理论,旨在提高系统的参数辨识精度和稳态跟踪性能,并搭建非线性交流伺服电机控制平台进行实验验证。因此,本文的研究工作具有重要的学术价值和应用前景。本文的主要研究工作和成果如下:1.在传统线性滑模控制基础上,设计基于萤火虫优化的自适应非线性滑模控制方法,并将其应用到带有非线性动态摩擦的机电伺服系统上。首先,建立机电伺服系统的LuGre摩擦模型,并将摩擦参数按高速稳态和低速分为静态参数和动态参数。由于萤火虫算法对搜索极值域速度快、效率高、通用性强,因此,采用萤火虫群优化算法对摩擦的静态参数和动态参数进行离线辨识,获得较为精确的模型参数。其次,针对摩擦动态参数易受外部环境和扰动影响而发生变化的特性,设计状态预测器和含有预测误差的动态方程,构建有限时间参数自适应辨识律,在线反映摩擦动态参数的实时变化,解决传统自适应参数辨识由于控制误差而难以收敛到参数真实值的问题。在此基础上,通过构造非线性指数函数,设计自适应非线性滑模控制器,有效提高系统稳态精度和误差收敛速度。2.针对存在未知状态和不确定性的系统,设计基于扩张状态观测器的有限时间全阶滑模控制方法,有效抑制滑模控制的抖振问题,并在柔性关节机械臂系统上验证该方法的有效性。首先,针对系统的未知状态和不确定性,设计基于自适应参数整定的扩张状态观测器。由于扩张状态观测器参数难以获得,通过构建参数的自适应学习律,保证观测器参数能够有效趋近理想值,提高状态观测的精确度,并避免一般由高增益引起的峰化现象。在此基础上,提出与系统等阶的有限时间全阶滑模控制策略,并通过设计一阶低通滤波器,使控制器中不包含能引起系统抖振的切换函数项,进而有效削弱滑模控制的抖振问题,并无需系统全部状态可测。3.通过对滑模抖振问题产生机理和抑制抖振方法的分析,提出一种新型连续双曲趋近律。滑模变量在到达平衡点的某一邻域时,在单位采样时间内,滑模变量的变化率小于当前时刻的值。因此,滑模变量会以无限趋近平衡点而不穿越平衡点的方式收敛,从而保证控制器的无抖振特性和快速性。此外,针对机电伺服系统中的未知参数,通过对已知回归矩阵进行滤波操作和设计虚拟动态变量,构建自适应参数辨识律,使得参数能够有效收敛到真值。其次,设计非线性扰动观测器,有效观测系统中的扰动、参数辨识误差等不确定性,提高稳态控制精度。4.在上述研究内容的基础上,进一步考虑扰动/扰动观测误差/参数误差等干扰量对双曲趋近律无抖振特性的影响,提出改进型双曲趋近律。通过对滑模变量和原本的双曲趋近律进行滤波操作,构建由干扰量引起的变化率补偿项,提高趋近律的收敛性能。此外,考虑电驱动机械臂是一个多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统,蕴含了多个未知参数和系统不确定性,设计自适应参数辨识方法。通过在参数自适应律中引入关于参数本身的误差信息,实现参数在线辨识并保证其有效收敛到真值。为降低参数辨识误差和外部扰动对系统性能的影响,设计高阶扰动观测器对其进行观测和补偿,并设计改进型双曲趋近律控制补偿观测误差,从而改善跟踪控制性能。5.搭建非线性交流伺服电机控制平台,对本文提出的双曲趋近律滑模控制方法进行实验验证,并与其他趋近律滑模控制以及PD控制进行对比。同时,设计自适应参数辨识方法对平台摩擦、负载等干扰的上界进行估计,验证所提方法的有效性和优越性。本文研究的自适应参数辨识方法,可以使系统未知参数能够快速收敛至参数真值,并基于确定性等价原理可知,该方法能够有效提高系统的跟踪控制性能。此外,通过对抑制滑模抖振问题的研究,提出双曲趋近律和改进型双曲趋近律,有效削弱滑模控制的抖振现象和大控制增益等问题,有利于其实际工程应用。