内容概要：本文介绍了基于非线性干扰观测器的自适应滑模反演控制（SMIC）在机械臂模型中的应用。文章首先回顾了滑模控制的发展背景，指出传统滑模控制在处理非线性干扰时的不足。随后，详细阐述了SMIC的关键组成部分，包括非线性干扰观测器的设计、自适应律的制定以及滑模反演控制的具体实现。文中通过Matlab和神经网络建立了机械臂模型并进行了仿真测试，验证了SMIC的有效性和优越性。最终，作者展望了未来的研究方向，强调了SMIC在提升系统鲁棒性方面的重要意义。 适合人群：从事机器人控制、自动化工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解机械臂控制系统设计和仿真的专业人士，旨在提高机械臂在复杂环境下的稳定性和抗干扰能力。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还附有详细的Matlab代码和仿真结果，便于读者理解和实践。

1、原论文及matlab仿真程序； 2、提出一种基于非线性干扰观测器的滑模变结构控制方法。用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰，通过选择设计参数，可以使观测误差指数收敛。对引入非线性干扰观测器后的系统设计滑模变结构控制控制器，控制律的设计能够减小滑模抖震，保证闭环系统的稳定性，从而达到了对俯仰系统跟踪控制的目的。仿真结果表明，该方法能够较理想地观测干扰，减小控制器的输出，改善系统的控制性能。

陈文华的Disturbance Observer-Based Control（非线性干扰观测器控制）