针对摩擦非线性影响伺服系统动静态性能的问题，在典型伺服系统模型中引入LuGre摩擦模型，介绍了一种应用自适应神经网络补偿摩擦的控制算法。在负载转矩未知、模型包含不确定项、系统参数时变的情况下，利用神经网络对非线性项进行逼近，同时引入自适应的思想， 利用反步法设计自适应控制器在线补偿神经逼近系统的估计误差。此外，通过Lyapunov稳定定理对控制系统进行分析，证明整体系统是渐进稳定的。仿真结果表明：该补偿方法能对伺服系统中摩擦进行有效抑制，保证系统的跟踪性能，并在负载扰动和系统参数时变情况下仍具有较强的鲁棒性。

      摩擦是一种不确定的、时变的、复杂的非线性现象，广泛存在于各类伺服系统中，严重影响系统的跟踪性能，尤其在机器人、数控机床、机械手等这类对跟踪精度要求较高的精密系统中，摩擦已成为制约系统性能提升的主要因素。摩擦的存在使伺服系统相位滞后，导致系统在平稳状态时出现跟踪误差，在运行速度较低时出现“爬行”现象，速度过零时，出现输出波形畸变。因此，如何采用一种有效的补偿方法对摩擦干扰进行限制和消除，成为国内外研究人员关注的焦点问题。

      从控制策略的角度来分，摩擦补偿主要分为基于模型的补偿和无模型补偿。基于模型的补偿就是在已知的摩擦基础上，通过系统辨识等手段获得模型的所有参数值，估计出摩擦力，进而在控制器中增加一个补偿量从而消除摩擦对系统的影响。其中，基于模型的自适应补偿得到了广泛应用，有学者介绍了一种积分型的滑模自适应补偿方案，实现了摩擦补偿，同时也增强了系统的鲁棒性。

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