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当参数的估计范围包含其真实值时，证明了闭环系统的渐进稳定跟踪当有干扰存在，常规参数估计自适应控制算法不能实现稳定控制时，本算法仍然使系统稳定。

在本算法中，所估计的参数在跟踪控制前馈项中表现为非线性，这是区别于常规参数估计自适应算法的个最重要特征。

因此本算法控制器的设计更有灵活性，另方面获得更好的控制品质和鲁棒性，特别是对参数估计域轨迹误差即参数估计崔无的强鲁棒性，均为仿真算例所验证。

关键词自适应控制自适应系统机器人鲁棒自适应控制输入力矩受限燕山大学本科生毕业设计论文前言迄今为止，几乎所有控制器设计都建立在关节驱动器能产生任意力矩的基础上而实际上受物理条件限制，驱动器的输出力矩是有限的，这样的控制器可能导致控制失败或控制品质的恶化。

因此控制器的设计必须考虑到关节驱动器的有限动能力。

对于例如帮运作业的机器人，有些参数是不确定或者不可知的，基于估计参数自适应控制是处理此类问题的主要控制策略之，利用机器人动力学方程的线性参数化性质，通过个积分运算估计机器人参数。

由于积分环节的作用，在持续干扰条件下，控制系统不容易稳定，因此适当限制或调整积分环节的作用是实现自适应系统稳定的个有效手段。

能把估计参数限制子啊所规定的范围内，从而提高了自适应控制系统的鲁棒性。

但这种算法有六个开关组成，稍微复杂，而且当真是参数不在所规定的范围内时，它不能给出系统控制品质及其鲁棒性等信息。

本文提出种简单的鲁棒自适应控制算法，当估计参数域包含参数真实值时，闭环系统实现渐进稳定跟踪当存在干扰或估计参数域不含参数真实值即有误差时系统是稳定的。

机械手的动态模型和特征模型考虑机械手与自由度。

连续拉格朗日动态模型是由，其中∈和∈分别为都的矢量广义的联合坐标和速度坐标系。

惯性矩阵，存在两个常数正面标米的最小值和最大值，如，是载体的指挥广义力和是哥氏力矩和重力力矩。

在实际应用中，不确定参数和联合国的动力学模型，通常存在于既定的动态模型当样品的时间是够小，在即时，和可分别逼近和使用上述的关系，离散时间的代表性成为附录外文翻译把代入得其中，，，，同样，指单的对角矩阵与个适当的层面，如果设计，未找到引用源。

是连续的在中，那么结果就是，就要持续将，成为要素矩阵我们可以界定然后可以表达为对于元素，的矩阵我们可以得到，，，，，当，，对于个小样本的时间从得到，它可以燕山大学本科生毕业设计论文被看作为当趋近于零在在个紧凑的设置，，中类似的性能也可以达到为系数矩阵，在个紧凑的套下列属性可以推断，从和表达的系数矩阵条所有物如果样品时间足够小，那么所有系数矩阵条的时间正在慢慢变所有物，−和，当样品时间趋近于零然后我们可以定于离散方程与性能的第和第二款作为机械手特征模型。

多变量的控制器与神经网络补偿离散方程条可表示为如下当，，，，是指载体的白噪声与零的意思在≡，的情况下可以减少到，然后元素可以表示为当，是的元素，是的元素，并且是矩阵中的圆柱当系数矩阵都是未知，可以估计为ˆ，−，，−，，当ˆ是在当时估计的系数矩阵，意味着操附录外文翻译纵者的意愿。

考虑到系数矩阵的特征模型的时间正在慢慢变，我们可以获取选定的估计运营商的加权最小二乘法，ˆ，当−，是是个很小的标量，避免估计矩阵ˆ存在差异在这个期间将稍后设计和是黄金分割系数，这就是，，并将满足和从而取代进入，我们