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SCARA（ Selective Compliance Assembly Robot Arm）机器人结构紧凑、运行速度快、控制精度高，广泛应用于具有重复运动的工业生产过程。但SCARA机器人是一个时变、非线性和强耦合的复杂系统，这使得传统比例一积分一微分（ Proportion-Integral-Derivative．PID）控制、模糊控制、鲁棒控制等，难以保证系统具有良好的轨迹跟踪精度。
SCARA机器人是一个强耦合、多输入多输出的非线性系统，运行时较易受外界干扰的影响，而且传统比例一积分一微分（ PID）反馈控制器的轨迹跟踪精度较低。针对上述问题，设计具有前馈作用的预测型迭代学习控制器（ A-ILC）。利用运行批次在采样时刻t+A处的误差输出信息，优化调整下次运行在采样时刻f处双闭环PID反馈控制器的角度。仿真结果表明，与仅采用双闭环PID反馈控制器相比，采用所设计的控制器能明显减小机器人末端的轨迹跟踪误差。
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