为了克服工业机械臂的未知负载力矩和摩擦等干扰因素的影响,采用迭代学习算法设计了滑模控制律。首先建立了工业机械臂数学模型,然后设计了二阶非奇异快速终端滑模面,同时提出了滑模控制律,最后利用迭代学习方法来改善滑模控制律的抖振现象,并进行了收敛性分析。仿真结果表明设计的基于迭代学习的滑模控制律能够有效消除各种干扰因素的影响,实现对工业机械臂运动轨迹的精确控制,最大跟踪误差仅为0.3mm,在实测验证中的最大跟踪误差也仅为0.17mm,平均运行时长仅为1.73s,大幅提升了对工业机械臂的控制精准度。

针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。