文章编号：１００１－７４０２（２０２３）０３－００７５－１１具有输出约束的多柔性机械臂的模糊自适应一致性控制＊李俊鹏，王巍，于洋（辽宁工业大学电气工程学院，辽宁锦州１２１００１）摘要：本文研究具有输出约束的多柔性机械臂的一致性控制问题。利用模糊逻辑系统在线辨识柔性机械臂的未知动态；在部分柔性机械臂获取领导者信息的情况下，将反步法与模糊自适应控制相结合，并运用正切类型的障碍李雅普诺夫函数处理柔性机械臂的输出约束问题，设计了模糊自适应一致性控制算法。根据李雅普诺夫稳定性理论，证明了闭环系统所有信号一致最终有界，所有具有约束的柔性机械臂能够跟踪领导者且跟踪误差收敛到原点的极小邻域内。最后，通过计算机仿真，验证了所提模糊自适应一致性控制算法的有效性。关键词：多柔性机械臂；一致性控制；模糊逻辑系统；输出约束中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：Ａ１引言随着科学技术的日新月异，人工智能与互联网技术不断推广，机器人已经逐渐替代人们完成具有危险性和高度重复的工作。柔性机械臂作为机器人的一个分支，由于具有重量轻，能耗低，惯量小等优点，在工业生产、航空航天、医疗等诸多领域发挥着重要的作用［１－２］。然而，柔性机械臂在运动过程中易产生振动，进而降低力和位置控制的控制精度，导致其控制难度增大。针对此问题，国内外学者提出了各种控制方案解决柔性机械臂的控制问题，例如：基于无源理论的控制方法［３－４］，奇异摄动控制［５］，反步法控制［６－７］，动态面控制［８－１０］，以及基于观测器的输出反馈控制［１１－１２］等。此外，柔性机械臂在实际运行过程中，考虑到模型特点、控制性能及安全因素等方面，要求系统在运行过程中给满足一定的约束条件。因此，文献［１３－１５］研究了考虑约束的柔性机械臂系统的控制问题，提出的控制算法能够有效抑制系统约束对控制性能的影响。由于工业生产领域对负载的类型、作业的精度以及容错性等方面的要求不断提高，因此单个机械臂的性能很难满足需求。目前，多机械臂系统的一致性控制已成为热点研究问题，并得到了控制理论与工程领域的广泛关注。关于多机械臂系统的一致性控制问题，已经取得了一些研究成果［１４－１６］。例如：文献［１４］针对参数不确定的多机械臂系统，结合滑模控制技术，提出了神经网络自适应一致性控制算法。文献［１５－１６］利用模糊逻辑系统／神经网络对未知函数的逼近特性，提出了模糊／神经网络自适应...
