随着新兴技术的不断发展,机械臂的新型应用在各个领域得到推广,对于高性能、高精度的机械臂需求越来越迫切。当机械臂系统存在建模误差和外部干扰的时候,一般的控制器鲁棒性不强,难以实现高精度的控制。如何解决这类机械臂的控制器设计问题成为一个热门的课题,吸引了广大学者的关注。论文围绕机械臂的强鲁棒性控制器设计与实现,开展了一系列的研究工作,包括机械臂系统平台的搭建、机械臂数学模型的建立、机械臂控制器的设计等。论文的主要内容概括如下:首先,自主设计了机械臂系统的软硬件平台。硬件部分,利用伺服电机手工搭建了一个二自由度的机械臂,并且基于STM32系列芯片完成了控制主板的设计,包含原理图绘制和PCB制作。软件部分,对机械臂控制系统进行了合理的架构,并且基于MFC设计了一套机械臂上位机控制软件,用于系统调试和绘制实时的系统跟踪控制曲线。然后,针对二自由度机械臂系统平台,建立了运动学和动力学模型。采用几何分析的方法,简要描述了机械臂的运动学关系。参考了机器人建模相关的文献,基于拉格朗日建模方法,给出了一般的机械臂动力学数学模型。考虑到机械臂建模误差和外部干扰的问题,对机械臂动力学模型进行了改进,引入系统的建模误差项和外部干扰力矩项。其次,基于神经网络干扰观测器完成了机械臂跟踪控制器的设计。利用神经网络干扰观测器估计系统的复合扰动,干扰估计量作为前馈补偿辅助滑模控制器的设计。神经网络干扰观测器不仅提高了滑模控制器的鲁棒性,而且改善了滑模控制器的抖振问题。仿真结果表明,所设计的复合控制器能够实现机械臂的稳定跟踪控制,并通过实验进行了验证。接着,基于高阶干扰观测器完成了机械臂跟踪控制器的设计。引入干扰的假设模型,设计了高阶干扰观测器估计系统的复合扰动。基于高阶干扰观测器的估计量设计了复合控制器,并且定性分析了控制参数对控制器性能的影响。仿真结果表明,相比于一般的干扰观测器,高阶干扰观测器具有更好的干扰估计能力。实验结果验证了复合控制器的有效性和强鲁棒性。最后,基于自抗扰控制技术完成了机械臂跟踪控制器的设计。针对单输入单输出系统,分析了一般线性自抗扰控制器的设计原理。对二自由度机械臂做解耦合处理,解耦部分产生的误差纳入到系统的复合扰动中,利用扩张状态观测器估计复合扰动,并且在机械臂系统中并行嵌入了两个线性自抗扰控制器。仿真和实验结果都表明了控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性。