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在过去的半个世纪里，人们制造加工设计了大量的机器人[1]。机器人控制理论的发展有着巨大的进步，如PID控制、滑模控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等[2-6]。工业机器人的动力学模型具有非线性和各种不确定性，如摩擦、外部扰动和负载变化等，当控制系统的物理模型不确定时，我们很难得到一个良好的性能。因此，如何设计一个机器人控制器是一个严峻的挑战。
在过去的几十年中，滑模控制策略备受关注，因为这种方法通过设计一个适当的状态空间曲面，该表面称作滑动曲面，在此基础上，使用高速的开关控制率，使非线性系统的状态空间轨迹渐近地到达滑动曲面，并且在此后的时间里保持在滑动表面上。滑模控制是一种在控制系统模型不确定条件下控制非线性系统的鲁棒控制方法。是以，它对于系统模型的不确定性和外部扰动具备良好的鲁棒性[7-9]。滑模控制的主要特点如下：(1)快速响应和良好的瞬态性能；(2)对大部分扰动或模型不确定性具有鲁棒性；(3)为一些很难用连续状态反馈法稳定的复杂的非线性系统提供了可能性。但是，因为滑模控制的控制律的不连续性，会引起系统出现不可避免的“抖振”现象，这会对系统造成不良影响。使用边界层的方法，可以消除或减缓抖动现象，但需要权衡系统性能和抖动之间的关系。
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