文 献 综 述
研究背景
机械手臂的控制设计是目前机器人科学研究的一个热点，这里主要考虑机械手臂的抓重、材料及运动速度等因素，对其进行优化控制和设计。建立优化的数学模型，在使用Matlab软件分析目标函数的形态并设计变量的可行域，求得工业机械臂的最优尺寸。此篇文献综述主要涵盖近10年的国内外优秀的关于机械臂最优设计的论文或期刊。
国内外研究现状
工业机械臂是拟人手臂、手腕和手功能的机械电子装置，它可把任一工具或物件按空间的位置和姿态的时变要求进行移动，从而完成某一工业生产的作业要求。
上世纪六七十年代有利用遗传算法，解决非完整运动规划最优控制中的寻优与搜索问题，以取代牛顿的迭代算法。基于遗传算法的非完整运动规划最优控制法已在解决诸多优化问题中显示了良好的性能和效果。在遗传算法中采用实数编码尽管在理论上没二进制编码成熟，但对于研究多个实参数优化问题，无论从方法的实现，还是从计算精度考虑，实数编码都是一个合适的选择。与传统的迭代算法相比，遗传算法不需要导数信息，对目标函数的连续性要求较低，使用范围比传统的迭代算法广泛，而且是一种全局优化算法。
到了21世纪国内研究人员提出了基于T-S模糊的欠驱动机械臂的平衡控制。针对欠驱动机械臂平衡控制精度低、鲁棒性差等特点，提出了T-S模糊结构和线性调节理论的欠驱动机械臂平衡控制策略[1]。首先通过线性二次型最优理论和线性调节理论在每个模糊子空间建立局部控制器，然后使用隶属函数平滑的将各个局部控制器连接起来，得到非线性控制对象的模糊控制器。实验结果表明该控制策略不仅能实现直接起摆至非完全竖直状态，而且扩大了系统的抗干扰范围，增强了鲁棒性，提高了起摆平衡的成功率，同时该控制策略简单容易实现具有较高的推广价值，对复杂机器人的姿态控制，装配制造业的高精度机械臂的定位控制以及很多欠驱动非线性的工业问题的研究具有积极作用。
在最近的2017年，国内科学家们又探索出基于速度观测器的增广自适应控制柔性空间机械臂利用线性观测器得到快变子系统的观测速度向量，基于这个观测速度向量，并运用线性系统的快变控制律来实现柔性杆振动的最优控制[2]。通过选择适当的联体坐标系，利用拉格朗日方程并结合动量守恒原理建立飘浮基两杆柔性空间机械臂系统动力学模型。并利用奇异摄动法，将这个柔性空间机械臂系统分解为一个慢变子系统与一个柔性臂快变子系统。从而实现了刚性运动与柔性运动的解耦。该控制方案仅需要精确的载体姿态角、关节角位移与柔性振动模态坐标反馈，而不直接测量载体姿态角速度、关节角速度、关节角加速度等。
国外也不断有相关的理论研究问世。利用自适应动态规划(ADP)方法，对动态未知的连续时间非线性系统提出了一种新的最优控制设计方案。该方法利用状态信息和输入信息对控制策略进行迭代更新，无需识别系统动态。提出了一种ADP算法，可应用于一类一般的非线性控制设计问题[7]。这种新的ADP算法，用于求解具有未知动力学的连续时间、非仿射动态系统，利用鲁棒ADP或RDAP的初步结果，还可将结果推广到其他系统，如大型复杂系统和非线性不确定系统。
Qiang wei等人主要分析了PMSM关闭时永磁同步电动机的混沌现象，他们引入HJB方程将设计优化控制器的问题总结为偏微分方程问题[4]。然后通过Lyapunov函数得到最优控制器。当PMSM关闭时应用该方案控制PMSM的混沌，PMSM可以渐渐稳定到零点。
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