所以，機(jī)器人機(jī)械臂結(jié)構(gòu)柔性特征必須予以考慮，實(shí)現(xiàn)柔性機(jī)械臂高精度有效控制也必須考慮系統(tǒng)動力學(xué)特性。

　　柔性機(jī)械臂是一個非常復(fù)雜的動力學(xué)系統(tǒng)，其動力學(xué)方程具有非線性、強(qiáng)耦合、實(shí)變等特點(diǎn)。而進(jìn)行柔性臂動力學(xué)問題的研究，其模型的建立是極其重要的。柔性機(jī)械臂不僅是一個剛?cè)狁詈系姆蔷€性系統(tǒng)，而且也是系統(tǒng)動力學(xué)特性與控制特性相互耦合即機(jī)電耦合的非線性系統(tǒng)。

　　對柔性機(jī)械臂的控制一般有如下方式：

　　1、剛性化處理。完全忽略結(jié)構(gòu)的彈性變形對結(jié)構(gòu)剛體運(yùn)動的影響。例如為了避免過大的彈性變形破壞柔性機(jī)械臂的穩(wěn)定性和末端定位精度，NASA的遙控太空手運(yùn)動的最大角速度為0.5deg/s。

　　2、前饋補(bǔ)償法。將機(jī)械臂柔性變形形成的機(jī)械振動看成是對剛性運(yùn)動的確定性干擾而采用前饋補(bǔ)償?shù)霓k法來抵消這種干擾。德國的BerndGebler研究了具有彈性桿和彈性關(guān)節(jié)的工業(yè)機(jī)器人的前饋控制。張鐵民研究了基于利用增加零點(diǎn)來消除系統(tǒng)的主導(dǎo)極點(diǎn)和系統(tǒng)不穩(wěn)定的方法，設(shè)計(jì)了具有時間延時的前饋控制器，和PID控制器比較起來，可以更加明顯的消除系統(tǒng)的殘余振動。

　　3、加速度反饋控制。KhorramiFarShad和JainSandeep研究了利用末端加速度反饋控制柔性機(jī)械臂的末端軌跡控制問題。

　　4、被動阻尼控制。為降低柔性體相對彈性變形的影響選用各種耗能或儲能材料設(shè)計(jì)臂的結(jié)構(gòu)以控制振動?；蛘咴谌嵝粤荷喜捎米枘釡p振器、阻尼材料、復(fù)合型阻尼金屬板、阻尼合金或用粘彈性大阻尼材料形成附加阻尼結(jié)構(gòu)均屬于被動阻尼控制。近年來，粘彈性大阻尼材料用于柔性機(jī)械臂的振動控制已引起高度重視。

　　5、力反饋控制法。柔性機(jī)械臂振動的力反饋控制實(shí)際上是基于逆動力學(xué)分析的控制方法，即根據(jù)逆動力學(xué)分析，通過臂末端的給定運(yùn)動求得施加于驅(qū)動端的力矩，并通過運(yùn)動或力檢測對驅(qū)動力矩進(jìn)行反饋補(bǔ)償。

　　6、自適應(yīng)控制。采用組合自適應(yīng)控制，將系統(tǒng)劃分成關(guān)節(jié)子系統(tǒng)和柔性子系統(tǒng)。利用參數(shù)線性化的方法設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制規(guī)則來辨識柔性機(jī)械臂的不確定性參數(shù)。對具有非線性和參數(shù)不確定性的柔性機(jī)械臂進(jìn)行了跟蹤控制器的設(shè)計(jì)?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)是依據(jù)Lyapunov方法的魯棒和自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)。通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換將系統(tǒng)分成兩個子系統(tǒng)。用自適應(yīng)控制和魯棒控制分別對兩個子系統(tǒng)進(jìn)行控制。

　　7、PID控制。PID控制器作為最受歡迎和最廣泛應(yīng)用的控制器，由于其簡單、有效、實(shí)用，被普遍地用于剛性機(jī)械臂控制，常通過調(diào)整控制器增益構(gòu)成自校正PID控制器或與其它控制方法結(jié)合構(gòu)成復(fù)合控制系統(tǒng)以改善PID控制器性能。

　　8、變結(jié)構(gòu)控制。變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)是一種不連續(xù)的反饋控制系統(tǒng)，其中滑?？刂剖亲钇毡榈淖兘Y(jié)構(gòu)控制。其特點(diǎn)：在切換面上，具有所謂的滑動方式，在滑動方式中系統(tǒng)對參數(shù)變化和擾動保持不敏感，同時，它的軌跡位于切換面上，滑動現(xiàn)象并不依賴于系統(tǒng)參數(shù)，具有穩(wěn)定的性質(zhì)。變結(jié)構(gòu)控制器的設(shè)計(jì)，不需要機(jī)械臂精確的動態(tài)模型，模型參數(shù)的邊界就足以構(gòu)造一個控制器。

　　9、模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。是一種語言控制器，可反映人在進(jìn)行控制活動時的思維特點(diǎn)。其主要特點(diǎn)之一是控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)并不需要通常意義上的被控對象的數(shù)學(xué)模型，而是需要操作者或?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識、操作數(shù)據(jù)等。