摘要
气动肌肉是一种新型驱动元件，具有柔顺性好、功率重量比高、响应速度快等优点，在机器人、康复医疗等领域有着广泛的应用前景。
然而，气动肌肉具有高度非线性、迟滞性、时变性等特点，传统的控制方法难以获得理想的控制效果。
滑模控制作为一种非线性控制方法，对系统参数变化和外部扰动具有较强的鲁棒性，但传统的滑模控制方法存在抖振问题，且需要预先知道系统的不确定性上界。
针对上述问题，本文提出一种基于神经网络的气动肌肉自适应滑模控制方法。
该方法利用神经网络对气动肌肉系统的不确定性进行逼近，并设计自适应律在线估计神经网络的权重，从而实现对气动肌肉系统的高精度、鲁棒控制。
关键词：气动肌肉；自适应控制；滑模控制；神经网络；非线性系统
气动肌肉是一种新型柔性驱动器，其工作原理是通过压缩空气驱动内部橡胶管膨胀收缩，从而模拟生物肌肉的运动方式。
与传统的电机驱动方式相比，气动肌肉具有柔顺性好、功率重量比高、响应速度快、安全性好等优点，在机器人、康复医疗、假肢等领域具有广泛的应用前景[1-3]。
然而，气动肌肉系统本身具有高度非线性、迟滞性、时变性等特点，且易受外界环境干扰，对其进行精确控制较为困难。
传统的控制方法，如PID控制、线性状态反馈控制等，难以满足气动肌肉系统对高精度、快速响应、强鲁棒性的控制要求[4-6]。
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