文章探讨了自由漂浮空间机械臂中存在的模型误差和齿隙死区问题，并提出了一种基于神经网络的自适应补偿控制方法。空间机械臂作为航天探索的重要组成部分，其精确数学模型难以获得，且动力传动系统中存在的非线性因素（如齿隙、死区、摩擦和饱和等）都会影响控制性能。特别是摩擦死区，它可以造成输出误差，并在严重情况下引起系统极限环振荡。现有的控制方法并未充分考虑这些非线性因素，因此，本文的研究在该领域具有重要意义。
在机械臂的控制系统中，模型误差是由系统非线性和不确定性造成的，这些误差需要通过补偿方法来降低对系统性能的影响。神经网络因其强大的逼近能力，被用来对不确定部分进行自适应补偿。通过设计变结构控制器，可以消除神经网络逼近误差对系统控制性能的影响。
文章的核心内容在于提出了一种针对空间机械臂关节执行机构中的齿隙死区的补偿方法。齿隙死区是非线性特性的一种，它会导致输出误差，甚至可能使系统性能严重下降。在本文的研究中，使用了两个神经网络分别对死区模型进行估计和补偿。通过死区补偿原理，推导出了死区输出、死区补偿器及控制器之间的数学关系，并设计了基于神经网络的控制器、补偿器和死区估计器的自适应在线学习律。
控制系统的稳定性是通过Lyapunov理论进行证明的。Lyapunov理论是研究系统稳定性的常用方法，它提供了一种判断系统动态行为稳定性的数学工具。在此基础上，通过仿真研究验证了控制器的有效性。
文章还指出，空间机械臂属于非线性强耦合系统，这使得精确的数学模型难以构建。在机械臂执行机构的动力传动系统中，除了死区以外，还有摩擦和饱和等非线性因素，这些因素都可能影响控制性能。
对空间机械臂的研究不仅涉及到理论控制方法的探索，还涉及到实际应用场景中对控制策略的实现和验证。文章中提到的几个关键概念包括神经网络、死区补偿、空间机械臂和自适应控制，这些是当前空间机械臂控制研究中的热门领域。神经网络作为机器学习领域的一个重要分支，在处理非线性系统建模和控制中具有独特的优势。死区补偿技术是解决机械系统中死区问题的有效方法，能够提高系统的稳定性和控制精度。自适应控制则是指控制系统能够根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以达到优化控制性能的目的。
文章的研究受到了国家自然科学基金、国家科技支撑计划和浙江省自然科学基金等的资助，显示了其在国家科研项目中的重要性以及对航天技术发展的贡献。研究成果的仿真验证部分则表明，通过理论建模和仿真实验可以有效地解决空间机械臂在实际应用中可能遇到的控制问题，为后续的空间机械臂控制技术发展提供了理论基础和实践经验。
