1.一种针对磁滞非线性机器人系统的控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，选取带有P‑I磁滞非线性机器人系统作为控制对象，测量机器人的系统参数，并实时测量机器人系统的关节位置信息和关节速度信息，建立基于系统参数、关节位置信息和关节速度信息的机器人系统动力学模型；

步骤2，控制机器人系统按照期望轨迹进行运动，获得机器人系统动力学模型中的轨迹与期望轨迹的系统输出误差，根据机器人系统预定性能要求确定系统的性能函数，以及将受约束的系统输出误差向量转换为不受约束的系统输出误差向量的转换函数，完成系统输出误差的转换；

步骤3，根据性能函数设计自适应预定性能反步控制器，利用不受约束的系统输出误差向量对控制器进行调整，确定弥补系统输出误差的虚拟控制器，利用虚拟控制器对机器人系统进行弥补，完成带有P‑I磁滞非线性机器人系统的控制；

所述系统参数包括机器人关节的长度信息和质量信息；

所述机器人的系统动力学模型为n

其中，q∈R表示机器人的n维关节位置列向量， 表示机器人的n维关节速度列向n×n

量， 表示机器人的n维关节加速度列向量，M(q)∈R 表示机器人的n×n维正定惯性矩n

阵， 表示机器人的n×n维哥氏力和向心力矩阵，G(q)∈R代表机器人的n维重力T

列向量，θ是未知的控制增益，u(t)＝[u1(t),…ui(t),…,un(t)] (i＝1,2,…,n)表示机器人系统的输入或带有磁滞非线性的输出，其中P‑I磁滞模型具体可以表示为：ui(t)＝pi0vi(t)‑d[vi(t)]Fir[vi](0)＝fir(vi(0),0)Fir[vi](t)＝fir(vi(t),Fir[vi](tq)) tq＜t＜tq+1,0≤q≤N‑1fir(v,w)＝max(v‑r,min(v+r,w))其中i＝1,2,…,n，vi(t)是磁滞非线性的输入，Fir[vi](t)为已知的Play算子，r是Play算子的阈值参数，0＝t0＜t1＜…tM＝tE是[0,tE]的区间且M是正整数，pi(r)是给定的未知密度函数，且满足pi(r)≥0和 当阈值r趋向于Di时，Di代表区域的值，由实际磁滞非线性决定；密度函数pi(r)趋向于0，N为正整数，min(v+r,w)表示v+r和w中较小的值，max(v‑r,min(v+r,w))表示v‑r和min(v+r,w)中较大的值；

T

机器人系统输出误差z1＝[z11,…,z1i,…,z1n]可以表示为：z1＝q‑qd

n

qd∈R是期望轨迹，为n维列向量；

为了达到预定性能要求，定义一个光滑的严格递增函数R(·)为转换函数，其中R(·)T

＝[R1(·),…,Ri(·),…,Rn(·)] ,i＝1,2,…,n，Ri(·)需满足如下映射：其中，δi为常数且满足0＜δi≤1，‑∞表示负无穷大，∞表示正无穷大，z1i(0)表示t＝0时刻z1i的值；

一个满足条件的转换函数可以表示为：式中，εi是坐标转换后的系统误差，ln表示以常数e为底的自然对数，ρi为性能函数，可以设计为：

ρi0，ρi∞和li都是大于零的正常数；

同时可以得到转化误差的导数为其中

所述自适应预定性能反步控制器设计如下：其中，v(t)＝[v1(t),...,vi(t),..,vn(t)]，i＝1,2,...,n， 形式为：其中，

pθ(r)＝θp(r)

T

z2为速度跟踪误差，D＝[D1,...,Di,...,Dn] ，和 分别为 和pθ(r)的估计值，FrT n×n

[v](t)＝[F1r[v1](t),...,Fir[vi](t),...,Fnr[vn](t)] ，k2∈R 为n×n维的正定对角常T

数矩阵， 为列向量z2的转置，ε＝[ε1,…,εi,…,εn]，ρ＝diag{ρ1,…,ρi,…,ρn}，diag{ρ1,…,ρi,…,ρn}表示以ρ1,…,ρi,…,ρn为对角线元素的对角矩阵， 和 分别为 和T

pθ(r)的估计误差，||·||表示·的2范数，p0＝[p10,...,pi0,...,pn0] ，p(r)＝[p1(r),…,piT n×n

(r),…,pn(r)] ，α为虚拟控制器，k1∈R 为n×n维的正定对角常数矩阵， 表示的逆矩阵， 代表期望轨迹qd的导数。