机械臂建模与控制
拟人机械臂动力学建模与智能控制研究
拟人机械臂动力学建模与智能控制研究拟人机械臂是一种仿生机器人，它模仿人类手臂的结构和运动特点，具有相似的灵活性和精确性。
机械臂的动力学建模是研究其运动学和力学特性的重要组成部分，而智能控制则是指通过智能算法和技术实现机械臂的自主、智能化操作。
拟人机械臂动力学建模主要分为运动学和力学两个方面。
运动学描述机械臂在工作空间中的位置、姿态和速度等信息，通过建立关节变量与末端执行器的关系，可以推导出机械臂的逆运动学方程，即通过末端位置和姿态计算关节角度。
力学则研究机械臂的运动行为受力学性质的影响，通过建立运动方程和动力学模型，可以计算机械臂在操作过程中的力矩和力的分布情况。
在拟人机械臂的智能控制方面，主要包括路径规划、姿态控制和力控制等内容。
路径规划是指通过智能算法确定机械臂末端的最佳运动轨迹，以实现精确的定位和避免碰撞。
姿态控制则是指根据目标末端姿态和当前状态，通过控制关节角度和速度，将机械臂调整到目标姿态或者跟随运动。
力控制是根据外部施加的力或者力矩需求，通过控制机械臂的关节力或扭矩，使机械臂能够保持稳定的力学平衡态。
为了实现智能控制，可以采用基于传感器的反馈控制、模糊控制、神经网络控制等方法。
基于传感器的反馈控制通过机械臂末端的力传感器和位置传感器等获得实时的位置、力矩等信息，并根据控制算法进行处理和反馈，实现闭环控制。
模糊控制是一种强大的非线性控制方法，通过将人类经验和知识嵌入到模糊控制器中，实现对机械臂的智能控制。
神经网络控制是通过构建神经网络模型，实现对机械臂的学习和自适应调整，以适应不同的操作环境和需求。
拟人机械臂动力学建模与智能控制的研究对于提高机械臂的灵活性、准确性和智能化水平具有重要意义。
在工业生产中，拟人机械臂可以完成精细和复杂的操作任务，提高生产效率和质量。
在医疗和康复领域，拟人机械臂可以模拟人类手臂的运动特点，实现对残疾人和老年人的康复治疗。
在救援和军事领域，拟人机械臂可以代替人类进行危险和高风险任务，保护人类的生命安全。
机械臂控制系统的建模与优化方法探讨
机械臂控制系统的建模与优化方法探讨机械臂控制系统在工业自动化领域中具有广泛的应用。
它能够完成精确的运动控制任务，提高生产效率，减少人力成本。
为了达到更高的运动控制精度和效率，建模和优化机械臂控制系统是非常重要的。
本文将讨论机械臂控制系统的建模方法和优化方法，并探讨它们在实际应用中的效果和应用前景。
首先，我们来讨论机械臂控制系统的建模方法。
建模是分析、设计和优化机械臂控制系统的基础。
一种常用的建模方法是传递函数模型。
传递函数模型将机械臂控制系统抽象为输入输出之间的数学关系，可以用来描述系统的动态特性。
另一种建模方法是状态空间模型。
状态空间模型将机械臂控制系统表示为一组状态方程，可以更全面地描述系统的动态特性和内部结构。
这些建模方法不仅可以用于分析系统性能和稳定性，还可以用于设计控制器和优化系统性能。
其次，我们来讨论机械臂控制系统的优化方法。
优化是改进机械臂控制系统性能的关键。
一种常用的优化方法是PID控制器参数优化。
PID控制器是最常用的控制算法，通过调节比例、积分和微分参数可以优化控制系统的稳定性和响应速度。
另一种优化方法是模糊控制器参数优化。
模糊控制器是一种基于模糊逻辑推理的控制算法，通过调节模糊规则和输出的权重可以优化控制系统的性能和鲁棒性。
此外，还有基于神经网络的控制器优化方法和基于遗传算法的控制器优化方法，在特定的应用场景中具有较好的效果。
机械臂控制系统的建模和优化方法的应用可以带来很多实际的好处。
首先，通过建模可以提高系统设计的准确性和可靠性。
建模可以帮助工程师更好地理解机械臂控制系统的工作原理和性能特点，从而避免设计错误和失误。
其次，通过优化可以提高系统的性能和效率。
优化可以使机械臂控制系统更稳定、更快速、更精确的完成运动控制任务，提高生产效率和质量。
最后，建模和优化方法的研究和应用可以推动机械臂控制技术的发展和创新，为工业自动化领域提供更多的解决方案和应用案例。
机械臂控制系统的建模和优化方法还存在一些挑战和问题。
空间智能软体机械臂动力学建模与控制
空间智能软体机械臂动力学建模与控制-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以按照以下方式编写：在当今科技快速发展的背景下，机器人技术已经成为热门的研究领域之一。
机器人的灵活性和多功能性使其在各个领域中都有着广泛的应用，特别是在工业自动化和生物医学领域。
而软体机器人是机器人技术发展的一个重要方向，它能够在具有柔软和变形特性的情况下完成复杂的任务。
传统的机械臂由刚性材料组成，在执行任务时常常会遇到刚性结构不足以适应复杂环境的问题。
而软体机械臂通过使用柔性材料和智能感知技术，能够更好地应对多样化的工作环境和任务需求。
因此，软体机械臂的研究和开发对于提高机器人的适应性和灵活性具有重要意义。
本文旨在研究软体机械臂的动力学建模与控制方法。
首先对软体机械臂的概念和特点进行了简要介绍，包括其柔性材料的选择和结构设计。
然后，针对软体机械臂的特殊性质，探讨了一种有效的动力学建模方法，以确定其运动学和动力学特性。
在建立动力学模型的基础上，本文还提出了一种有效的控制策略，以实现软体机械臂的高精度和稳定性。
此外，为了验证所提出的方法和策略的有效性，进行了一系列的实验，并对实验结果进行了详细的分析。
通过实验数据和分析，证明了所提出的动力学建模和控制方法在提高软体机械臂性能方面的有效性和可行性。
最后，在结论部分，对研究成果进行了总结，并对存在的问题进行了分析和展望。
同时，给出了未来研究的建议，希望能够为进一步完善和应用软体机械臂技术提供参考。
综上所述，本文对空间智能软体机械臂的动力学建模与控制进行了全面的研究与探讨，为相关领域的研究和应用提供了有益的参考。
1.2 文章结构1.3 目的本文旨在对空间智能软体机械臂的动力学建模和控制进行研究和探讨。
具体目的包括以下几个方面：1.3.1 研究软体机械臂的概述本文将对软体机械臂的概念、特点和应用进行详细阐述，以帮助读者全面了解软体机械臂的基本信息。
1.3.2 进行动力学建模方法的研究软体机械臂在运动过程中存在较大的柔度和变形，因此动力学建模是必不可少的。
乐高机械臂运动建模分析控制
机械臂运动控制实验一、实物搭建利用搭建图纸搭好底座部分之后,搭建相应的臂。
搭建时确保相邻关节中心与连杆在一条直线上,方便分析与计算。
最终搭建图1所示。
图1二、建模分析利用D-H方程对机器臂进行分析,首先对于机器臂每个关节建立坐标系如图2所示。
图2D-H参数表#0-11-22-H,,、则根据机器人的正运动学方程为:。
即设机器臂末端最终期望的位置及姿态为:逆运动学求解过程中,注意到该机器人只有三个自由度,因而它的最终姿态就是无法控制的,故只能利用矩阵最后一列的分量来进行运算求解。
在等式两边同时左乘,使中解耦得:,即=由方程两边矩阵分量(3,4)相等得由方程两边矩阵分量(1,4)与(2,4)得即在等式两边同时左乘,即、利用方程等式两边矩阵分量(1,4)与(2,4)得联立方程组得综上可得,机器臂的逆运动学方程为三、编程求解及实现在实验中关于距离的测量利用了乐高机器人中的15个孔的长杆,以一个孔为单位长度,则可获得相应的距离值以期望位置n=20,o=15,a=0为例,运行MATLAB程序:d1=11、5;d2=20;d3=21、5;n=20;o=15;a=0;//以坐标(20,15,0)为例th1=atan(o/n)th3=-acos(((a-d1)^2+(n*cos(th1)+o*sin(th1))^2-d2^2-d3^2)/(2*d2*d3))th2=acos(((n*cos(th1)+o*sin(th1))*(d3*cos(th3)+d2)+(a-d1)*d3*sin(th3))/((a-d1 )^2+(n*cos(th1)+o*sin(th1))^2))根据求出的各角度值,为了能够在乐高机械臂上实现位置的移动,由于前两个关节由齿轮、涡轮传动,因而需要求出各关节相应的等效传动比。
根据相应的齿轮参数,得到关节一的传动比为1:72,关节二的传动比为1:168。
在实际运行中发现当关节一转动过程中,由于关节二的齿轮固连在关节一上,因而发生相对运动,根据相应的齿数比计算发现,转动过程有。
搬运机器人的机械臂设计与运动控制
搬运机器人的机械臂设计与运动控制一、引言搬运机器人是现代工业生产线上不可或缺的一种设备，可以实现自动化的材料搬运和生产物流的自动化。
机械臂是搬运机器人的核心组成部分，负责完成各种任务的抓取、搬运和放置。
本文将深入探讨搬运机器人的机械臂设计和运动控制方面的技术。
二、机械臂设计1. 结构设计搬运机器人的机械臂结构应该根据不同的应用场景和工作负载进行设计。
一般来说，机械臂包括多个关节，在关节之间通过铰链连接。
铰链的设计需要考虑到机械臂的运动范围和工作空间，并且要保证稳定性和刚度。
2. 关节传动机械臂的关节传动方式有多种，包括电动、液压和气动传动等。
在选择关节传动方式时，需要考虑到精度、速度和负载要求等因素。
一般来说，电动传动方式具有较高的精度和速度，适合用于需要高精度操作的场景。
3. 抓取器设计抓取器是机械臂用来抓取物体的部件，其设计需要考虑到抓取力、稳定性和适应性等因素。
常见的抓取器设计包括夹爪、吸盘和磁力等。
根据不同的工件特点，选择合适的抓取器设计可以提高机械臂的工作效率和抓取成功率。
三、运动控制搬运机器人的运动控制是实现机械臂准确运动的关键。
运动控制系统包括位置控制、速度控制和力控制等方面。
1. 位置控制机械臂的位置控制是指控制机械臂的关节角度或末端执行器的位置实现期望位置的控制。
位置控制的主要方法有开环控制和闭环控制。
在实际应用中，闭环控制通常更为常见，可以通过传感器获取机械臂当前位置，并进行位置误差修正，以实现精确的位置控制。
2. 速度控制机械臂的速度控制是指控制机械臂运动的速度。
为了实现平滑的运动，速度控制一般采用PID（比例、积分、微分）控制器。
PID控制器可以根据当前速度和期望速度计算控制量，实现速度的闭环控制。
3. 力控制在某些应用场景下，机械臂需要根据外部作用力调整自身的力量来适应不同的抓取任务。
力控制通过力传感器获取机械臂的受力情况，并与期望的力进行比较，从而实现力的控制。
力控制可以提高机械臂的抓取成功率并减少物体的损坏。
机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究
机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究摘要：机器人手臂的运动控制是机器人技术中的重要研究方向之一。
本研究通过对机器人手臂运动控制的建模与仿真研究，旨在提供一种有效的方法来优化机器人手臂的运动控制算法，并验证其在实际应用中的可行性和有效性。
本研究采用了基于MATLAB/Simulink的仿真平台，通过建立机器人手臂的动力学模型、控制模型和仿真模型，对机器人手臂的运动控制进行了深入研究。
1. 引言随着机器人技术的不断发展，机器人手臂在工业生产、医疗护理、军事领域等方面的应用越来越广泛。
机器人手臂的运动控制是机器人技术中的关键问题之一，它直接影响机器人手臂的精度、速度和稳定性。
因此，对机器人手臂运动控制的研究具有重要的理论和实际意义。
2. 机器人手臂的动力学建模机器人手臂的动力学模型是机器人手臂运动控制的基础，它描述了机器人手臂在力学作用下的运动规律。
本研究基于拉格朗日动力学原理，建立了机器人手臂的动力学模型。
通过对机器人手臂的质量、惯性、摩擦等参数进行建模和参数化，得到了机器人手臂的动力学方程。
3. 机器人手臂的控制模型机器人手臂的控制模型是机器人手臂运动控制的核心，它描述了机器人手臂在控制输入下的运动规律。
本研究采用了PID控制器作为机器人手臂的控制器，通过对机器人手臂的位置、速度和加速度进行反馈控制，实现对机器人手臂运动的精确控制。
4. 机器人手臂的仿真模型为了验证机器人手臂运动控制算法的可行性和有效性，本研究建立了机器人手臂的仿真模型，并基于MATLAB/Simulink平台进行了仿真实验。
通过对机器人手臂的控制输入和仿真环境的设置，模拟了机器人手臂在不同工况下的运动过程，并对运动控制算法进行了评估和优化。
5. 结果与讨论通过对机器人手臂运动控制的建模与仿真研究，本研究得到了机器人手臂的动力学模型、控制模型和仿真模型，并验证了机器人手臂运动控制算法的可行性和有效性。
仿真结果表明，采用PID控制器的机器人手臂能够在不同工况下实现精确的运动控制，并具有较高的稳定性和鲁棒性。
柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究
柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究柔性机械臂是一种结构具有柔性特点的机械臂，在实际应用中具有广泛的应用前景。
它灵活、轻巧，并能适应不同的环境和任务需求。
然而，由于柔性机械臂的特殊结构和柔性特性，其动力学建模和运动控制方法成为研究的重点之一。
一、柔性机械臂的动力学建模柔性机械臂的动力学建模是研究柔性机械臂运动规律和力学特性的基础。
传统的机械臂动力学建模方法通常基于刚体假设，忽略了柔性结构的影响。
而对于柔性机械臂来说，柔性结构会对机械臂的运动产生显著的影响，因此需要考虑柔性结构的动力学特性。
1.模态分析柔性机械臂的动力学建模中，模态分析是重要的一步。
通过模态分析，可以得到柔性机械臂的振型和频率响应特性，为后续的动力学建模提供基础。
模态分析可以借助实验测试和数值模拟方法进行。
2.拉格朗日方程拉格朗日方程是柔性机械臂动力学建模中常用的一种方法。
通过拉格朗日方程，可以将柔性机械臂的动力学方程转换为一组常微分方程，从而可以得到柔性机械臂的运动规律。
二、柔性机械臂的运动控制方法柔性机械臂的运动控制方法是研究如何控制柔性机械臂的运动轨迹和力的关键。
传统的控制方法通常基于刚体控制理论，无法很好地应用于柔性结构。
因此，针对柔性机械臂的特殊性，需要开发适应性强、鲁棒性好的运动控制方法。
1.自适应控制自适应控制方法适用于处理柔性机械臂的非线性和不确定性问题。
自适应控制通过实时调整控制参数，使控制系统能够适应柔性结构的变化，从而实现更好的运动控制效果。
2.模糊控制模糊控制方法通过建立模糊推理规则，将模糊逻辑应用于控制系统中，从而实现柔性机械臂的运动控制。
模糊控制方法具有较好的鲁棒性和适应性，可以应对柔性机械臂动态特性变化较大的情况。
3.神经网络控制神经网络控制方法基于神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力，可以对柔性机械臂进行较为精确的运动控制。
通过训练神经网络，使其能够识别柔性机械臂的动态特性，并实现运动控制目标。
机械臂动力学建模与优化控制
机械臂动力学建模与优化控制1.引言机械臂作为一种高度灵活、多功能的机器人系统，在工业生产中起着重要作用。
机械臂的动力学建模和优化控制是实现其高效运动的关键。
本文将介绍机械臂动力学建模的基本原理以及优化控制方法，并探讨在实际应用中的一些挑战和解决方案。
2.机械臂动力学建模机械臂的动力学建模是对机械臂系统进行描述和分析的基础。
动力学建模的核心是建立机械臂的运动学和动力学方程。
2.1 运动学方程机械臂的运动学描述了机械臂末端执行器的位置、速度和加速度与关节的运动学参数之间的关系。
运动学方程可以通过解析解或数值解的方式得到。
常用的数值解法有迭代法和雅可比矩阵法。
2.2 动力学方程机械臂的动力学是研究力和加速度之间的关系。
动力学方程可以通过拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程或D'Alembert原理等方法推导得到。
动力学方程的求解可以用来预测机械臂的运动轨迹和反馈控制。
3.机械臂优化控制机械臂的优化控制旨在通过调整机械臂的控制参数，使机械臂的性能达到最佳。
优化控制可以通过不同的方法实现，例如PID控制、模型预测控制和自适应控制等。
3.1 PID控制PID控制是一种经典的控制方法，通过对机械臂的位置、速度和加速度进行测量和反馈，在控制器中计算出合适的控制信号，调整机械臂的运动。
PID控制的优点是简单易实现，但对非线性系统的控制效果有限。
3.2 模型预测控制模型预测控制是一种基于动态模型的控制方法，通过对机械臂的运动进行建模和预测，计算出最佳的控制信号。
模型预测控制的优点是可以考虑系统的非线性和时变性，对不确定性具有较好的鲁棒性。
3.3 自适应控制自适应控制是一种能够根据系统的变化自动调整控制策略的方法。
自适应控制能够根据机械臂系统的输入和输出数据，自动调整控制参数，提高控制精度和稳定性。
4.挑战与解决方案在实际应用中，机械臂的动力学建模和优化控制面临一些挑战。
一方面，机械臂系统的非线性和耦合性使得动力学建模变得复杂。
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一、柔性机械臂协调操作柔性负载1. 建模方法1） 假设模态法假设模态法是利用有限个已知模态函数来确定系数的运动规律。
连续系统的解可写作全部模态函数的线性组合，若取前n 个有限项作为近似解，则有()()1(,)ni i i y x t x q t φ==∑其中(),1,2,,i q t i n =为广义坐标,(),1,2,i x i n φ=应该为系统的实际模态函数,但计算时常近似地代以假设模态，也就是满足部分或者全部边界条件，但不一定满足动力学方程的试函数族。
采用以广义坐标表示的功和能来描述系统的动态性能，所有不做功的力和约束力在这种方法中均不出现，因此最后得到的方程是封闭形式的表达式,提供了关节力矩和关节运动之间的明显解析关系。
同时，柔性机械臂由于连杆柔性会在工作过程中产生扭曲变形、轴向变形、和剪切变形,但考虑到机器人连杆的长度总比其截面线径大的多，运行过程中所产生的轴向变形和剪切变形相对于扭曲变形而言非常小。
因而在系统的动力学建模过程中通常可以忽略轴向变形和剪切变形的影响，将每个柔性连杆简化为Eul ｅｒ一Ｂｅmuolii 梁来处理。
此时,在拉格朗日方程的基础上，采用假设模态法来描述弹性连杆的变形，该方法具有计算量相对少，方法简单,具有系统性和效率高的特点。
即将弹性连杆的高阶模态忽略不计,可以得到离散化的维数较低的动力学方程,进而有利于系统的动力学分析和控制器设计。
2） 有限元法有限元法是一种以计算机辅助分析为手段的，全新的结构分析方法。
在利用有限元法进行建模的过程中，柔性物体被离散化为若干个弹性体单元,而这些弹性体单元在边界点(结点)处相互连接,从而组成整个柔性物体,各个弹性体单元的分布质量可以按照一定的格式集中到各自的结点上。
对于每一个弹性体单元,其在物体坐标系内的挠度和转角，可以用结点位移的插值函数来表示，而插值函数实质上就是一种假定振型,这样，整个柔性物体的振动状态就可以用这些节点位移来表示，这里的节点位移并不是对整个结构或某个子结构所取的假定振型,而是具备简单物理意义的参数。
利用有限元法进行数学建模,所得到的数学模型的广义坐标不但维数有限,而且物理意义明确,这就使得获取某些参数不必经过复杂的数值运算而可以直接通过测量得到。
从弹性体单元的选择到整个柔性物体运动方程的建立都有统一的方法，这就使得有限元法的相关数值运算可以利用计算机来完成。
利用有限元法建立起来的柔性物体模型设计控制器时,不必考虑很多近似因素，可以更加准确的设计控制器。
3） 分布参数法柔性机械臂分布参数模型的建立,主要利用哈密顿原理，由此得到的是一组复杂的高度非线性的常微分－偏微分耦合方程组,而考虑到在小的挠曲变形的假设下，可以得到一个相对简单的分布参数模型。
哈密顿原理是柔性臂系统分布参数模型动力学建模的理论基础，由哈密顿原理建模的步骤大致是：建立系统的动能、势能和虚功表达式;对系统的变分积分方程进行必要的推导和整理。
该方法以能量方式建模,可以避免方程中出现内力项,适用于比较简单的柔性体动力学方程。
而对于复杂的结构,函数的变分运算将变得非常繁琐。
但是变分原理又有其特点,由于它是将系统真实运动应满足的条件表示为某个函数或泛函的极值条件，并利用此条件确定系统的运动。
因此这种方法可结合控制系统的优化进行综合分析，便于动力学分析向控制模型的转化。
2.控制方法１)奇异摄动法奇异摄动方法的思想是首先忽略快变量以降低系统阶数,然后通过引入边界层校正来提高近似程度。
这两个降阶的系统就可以用来近似原系统的动力学行为，这实际上相当于在两个时间尺度范围内分别独立完成设计任务。
对动态系统来说，这种分解实际上就是一种时标的分解。
利用奇异摄动方法,柔性机械臂的动力学模型被分解为两个子系统，慢变子系统表征大范围运动的刚性系统，快变子系统则表征弹性连杆的小幅振动，从而实现了柔性臂协调运动系统中的快、慢变量的解祸,以便于简化控制器设计。
２）自适应控制自适应控制能通过测取过程状态的连续信息,自动调节控制器参数以适应环境条件或过程参数的变化，使系统获得较强的鲁棒性，维持控制系统所要求的性能准则。
3.振动抑制i.被动控制被动控制是一种没有外部能源的振动控制方法。
被动控制的主要措施有：吸振,通过在主系统上加子系统来实现能量的重新分配;隔振,它通过采用附加的隔振器将振源与需隔振的系统分开减少系统的振动;阻振，增加需减振的系统的阻尼来消耗能量从而达到减振的目的。
被动控制所采取的方法主要有设置隔振器,减振器，采用大阻尼复合材料等。
在机械臂系统的振动控制中，由于高速,高精度,大范围的运动所产生的振动强度大,被动式的控制方法不足以克服这种强烈的振动,而且由于被动控制方法缺乏控制上的灵活性,对突发性的环境变化的应变能力较差。
此外,由于有很多不确知因素的影响，使得有时候被动控制根本起不到抑制振动的效果,有时甚至会产生相反的效果,并且被动控制的适应性差，对低频振动尤其是超低频振动的抑制效果很差，而在现实中低频运动是一定要抑制的。
因此，当前对柔性物体的振动抑制的研究主要集中在主动控制中。
ii.主动控制振动主动控制是主动控制技术在振动领域的一项重要应用。
包括开环和闭环两类。
开环控制中,其控制器中的控制律是预先按规定的要求设计好的，与受控对象的振动状态无关，而闭环控制中的控制器是以受控对象振动状态为反馈控制信息而进行设计的。
振动的闭环控制根据受控对象的振动状态进行实时的外加控制，使其振动满足人们的预期要求。
具体的说,就是装在受控对象的传感器感受其振动，传感器输出信号传送至控制器,控制器实现所需要的控制律，用其输出来控制受控对象。
这样就构成了一个闭环控制系统。
（1)特征结构配置法特征结构配置法根据系统的动态响应和由其闭环特征解决定的性质，使相应的控制律的设计直接满足闭环特征值和特征向量的预定要求，进而改善系统的动态特性。
特征结构配置包括特征值配置和特征向量配置两部分,系统的特征值决定着系统的动态特性,特征向量影响系统的稳态特性。
(2)最优控制法最优控制是满足一定条件的反馈控制，其兼顾响应与控制两方面的要求使性能指标达到最优。
因为控制器的设计一般建立在降阶模型的基础上,所以应用最优控制理论设计的控制器作用于实际结构时，系统性能都是次优的。
最优控制法可表述为带约束条件的优化问题，通常采用受控结构状态和控制信号的二次型形式作为性能指标。
如果采用状态反馈，一般需要进行状态重构。
(3）自适应控制法振动的自适应控制的研究起始于上世纪八十年代初,它主要用来解决受控结构及其参数存在较严重不确定性情况下的振动控制问题。
这些不确定性包括:受控结构的模型误差，包括两部分:由于建模方法、手段的限制,受控对象与数学模型之间的误差以及对数学模型进行线性化处理和降阶所带来的误差；受控结构本身发生变化，受控结构所处工作环境的变化；控制器计过程中的工程近似；计算机字长影响等。
结构振动自适应控制设计所采用的方法主要有：自校正控制、简化自适应控制、基于超稳定性的自适应控制以及基于自适应滤波的振动控制等。
(4）神经网络神经网络有三种比较普遍的控制结构，常用于预测和控制，分别是模型预测控制、反馈线性化、模型参考控制。
使用神经网络进行控制时候,通常有两个步骤：系统辨识和控制设计。
在系统辨识阶段主要目的是对需要控制的对象建立神经网络模型。
在控制设计阶段主要任务是基于所建立的模型设计控制器。
基于奇异摄动的方法把系统分解成慢变和快变两个子系统。
对于慢变子系统,基于神经网络的方法设计一个自适应控制器对它进行角度控制。
对于快变子系统,设计一个模糊PＤ控制器来抑制顶端振动,并且取得了很好的效果。
(5)ＰID控制PID控制具有以下几个优点:１、原理简单，使用方便；2、适应性强，3、鲁棒性强。
在柔性臂控制中,一般是通过调整控制器的控制增益构成自校正PID控制器，或者与其他方法结合构成复合控制系统以改善PID控制器的性能以及机械臂振动的控制效果。
（7)分力合成该方法在本质上与输入成形方法是相同的，只是考虑问题的角度不同。
其实质是利用几个相同或者相似的随时间变化的力作为分力,它们按一定的规律按时间轴排列合成为柔性系统的输入,它可以在实现指定刚性运动的同时有效抑制掉对系统影响较大的任意多阶振动分量(柔性系统的刚性运动要求由分力的时变规律来保证,各个分力在时间轴上的排列规则用以实现振动的抑制)。
在实际应用中,只需要知道要抑制的各阶振动的阻尼和频率即可,无需大量复杂的计算，非常简单适用。
二、受时变约束机械臂控制１、建模1)拉格朗日方程２）基于哈密顿原理的分布参数模型２、控制方法1)、力／位置混合控制力/位置混合控制方法是基于将末端执行器的坐标空间按其是否被环境约束而分为位置子空间和力子空间，力／位置控制方法通过控制末端执行器在位置子空间的位置和在力子空间的力来实现顺应控制,这种方法的优点是可以直接控制末端执行器和环境间的相互作用力，这在有些场合是很重要的。
其缺点是需要很多任务规划以及需要在力控和位置控制之间切换。
２)、阻抗控制阻抗控制是将力信号转变为位置或速度调整量的控制方案。
阻抗控制方法的特点是不直接控制机械臂和环境的作用力，而是根据执行器末端的位置（或速度)和端部作用力之间的关系，通过调整反馈位置误差、速度误差或刚度来达到控制的目的。
与力/位置混合控制相比，阻抗控制任务规划量和实时计算量较少,并且不需要控制模式的切换，因而在机器人柔顺控制中占据着主导地位。