【摘 要】
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针对存在负载变化、建模误差和摩擦干扰的柔性关节空间机器人控制问题，提出了基于奇异摄动的神经网络自适应鲁棒控制方法。首先，通过拉格朗日方程和动量矩守恒定理建立柔性关节漂浮基空间机器人动力学模型；其次，通过奇异摄动理论将动力学模型近似分解表征为刚性的慢变子系统和柔性的快变子系统，针对于慢变子系统，设计基于神经网络补偿的自适应鲁棒控制器；针对于快变子系统，设计柔性补偿器和力矩微分反馈抑制器；最后，基于李
【基金项目】
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国家自然科学基金（61772247）； 浙江省自然科学基金（LZ21F020003,LY20E050002）； 南京晓庄学院高层次项目（2020NXY14）；
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针对存在负载变化、建模误差和摩擦干扰的柔性关节空间机器人控制问题，提出了基于奇异摄动的神经网络自适应鲁棒控制方法。首先，通过拉格朗日方程和动量矩守恒定理建立柔性关节漂浮基空间机器人动力学模型；其次，通过奇异摄动理论将动力学模型近似分解表征为刚性的慢变子系统和柔性的快变子系统，针对于慢变子系统，设计基于神经网络补偿的自适应鲁棒控制器；针对于快变子系统，设计柔性补偿器和力矩微分反馈抑制器；最后，基于李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。仿真表明：所提出的控制策略是有效的，且在柔性补偿器失效的情况下，采用独立的神经网络自适应鲁棒控制器能够抑制弹性振动，并精确跟踪期望轨迹。
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