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SCARA（ Selective Compliance Assembly Robot Arm）機器人結構緊湊、運行速度快、控制精度高，廣泛應用于具有重復運動的工業生產過程。但SCARA機器人是一個時變、非線性和強耦合的復雜系統，這使得傳統比例一積分一微分（ Proportion-Integral-Derivative．PID）控制、模糊控制、魯棒控制等，難以保證系統具有良好的軌跡跟蹤精度。
SCARA機器人是一個強耦合、多輸入多輸出的非線性系統，運行時較易受外界干擾的影響，而且傳統比例一積分一微分（ PID）反饋控制器的軌跡跟蹤精度較低。針對上述問題，設計具有前饋作用的預測型迭代學習控制器（ A-ILC）。利用運行批次在采樣時刻t+A處的誤差輸出信息，優化調整下次運行在采樣時刻f處雙閉環PID反饋控制器的角度。仿真結果表明，與僅采用雙閉環PID反饋控制器相比，采用所設計的控制器能明顯減小機器人末端的軌跡跟蹤誤差。
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