d) 积分反馈的作用主要是消除稳念误差，但它的引入也带来很多副作用，增加了系统的不稳定性以及积分饱和现象的出现。

面对这样的问题，研究人员也曾提出很多控制方法，比如自适应的应用，鲁棒控制和模糊控制，这些的控制效果也很好。但是由于这些的算法相对比较复杂，有些系统不易建立精确的数学模型，导致这些应用过程中会很复杂。这时自抗扰技术的发展就为我们提供了一个简洁而高效的方案。

1.2.2 自抗扰技术的发展历程

自抗扰控制技术是由中科院韩京清提出的开创性技术[3]，在一定程度上颠覆了控制工程中的模型化方法，其精妙的工作机理在方法论上同样具有重要的意义。自抗扰技术克服 PID“缺点”的具体办法是：

1. 安排合适的“过渡过程”；

2. 合理提取“微分—跟踪微分器”( Tracking Differentiator , TD)；

3. 探讨合适的组合方法—“非线性组合”( NF) ；

4. 探讨“扰动估计”—“扩张状态观测器”( Extended State Observer, ESO)。

 TD的作用是安排过渡过程并给出此 过程的微分信号；ESO给出对象状态变量的估计 、 ，以及系统扰动的实时作用量的估计 ，而 的反馈将起补偿扰动的作用，这是一个具有自动补偿系统扰动的反馈结构。

1.3 本文主要工作

 本设计选取某康复机器人的机械臂为研究对象，在其动力学模型的基础上设计自抗扰控制器完成仿真。具体包括以下步骤：

1. 根据机械臂的动力学模型，包括机械臂模型和肌肉模型，建立仿真模型。

2. 设计自抗扰控制器的仿真方案，在机械臂模型的基础上仿真，完成轨迹跟踪。

3. 使用PID控制器进行轨迹跟踪，在得出仿真结果的基础上，比较并讨论仿真结果，从而体现自抗扰控制康复机器人的研究意义和研究价值。

本课题的研究对象是一个由英国南安普敦大学Freeman C.T.博士领导的科研小组开发的康复机器人，系统模型比较成熟，所以比较容易根据系统设计自抗扰控制器完成仿真。

2 肌肉模型和手臂—机械臂系统模型

在本设计中，执行系统由肌肉模型（包括非线性肌肉模型和线性肌肉模型）与手臂-机械臂组成。如下图所示：

图2 系统总体结构

图2中：

 ：是刺激肌肉的输入信号脉冲宽度，它的幅度是固定的。

 ：肌肉产生的稳态转矩。

 ：肌肉模型产生的扭矩，作为手臂-机械臂组合的输入信号。

 ：手臂-机械臂组合的转动角度。

手臂-机械臂组合模型是基于以下假设给定的：

1. 肩关节和肘关节的摩擦可以模拟为为粘性摩擦。

2. 中风患者的过驱动二头肌可以模拟为线性弹簧。

3. 三角肌产生的力矩在一固定轴上，固定轴可用转动角度 和 描述。

4. 手臂-机械臂系统具有反重力支持装置，所以重力作用可以忽略，但是为了便于改进模型，建模过程中还是考虑到了重力作用。

5. 脊柱和肩部的距离是一个常量，并且肩部只能绕垂直轴方向转动 康复医疗机器人Armeo系统自抗扰控制应用研究(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_74011.html