随着科学技术的不断进步,越来越多的机器人出现在我们的日常生活中。在这些机器人之中,应用最为广泛的毫无疑问是工业机器人,也就是机械臂,因此对机械臂进行控制研究就显得十分重要。对于机械臂而言,目前有很多种控制策略提出。比如自适应控制、迭代学习控制、滑模控制等。其中自适应控制实时性要求严格,当系统存在不确定性时,很难保证系统的稳定性。迭代学习控制存在自学习的特性,当外界环境发生变化时,又需要重新学习。滑模控制存在抖振,容易造成机械磨损。这些都会给我们分析研究机械臂带来困难。因此,本文提出了一种基于算子理论的鲁棒右互质分解方法对机械臂进行控制研究。本文的主要工作有,首先介绍了非线性系统和演算子理论的基础知识。接着利用拉格朗日方程推导出了机械臂的动力模型,并对该模型进行右分解,在此基础之上根据鲁棒稳定条件设计出了右互质分解控制器。同时为了保证系统的跟踪性能,设计了跟踪控制器,仿真结果表明系统跟踪性能良好,跟踪误差还需降低。考虑到机械臂中的不确定性问题,设计了一种基于算子观测器的跟踪反馈控制系统,通过算子观测器来补偿机械臂的不确定性,仿真结果表明所提出方法明显提高了系统的控制精度。