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Abstract—This paper develops a new strategy for robustfault tolerant control (FTC) of robot manipulators usingan adaptive fuzzy integral sliding mode control and a disturbanceobserver (DO). First, an integral sliding modecontrol (ISMC) is developed for the FTC system. The majorfeatures of the approach are discussed. Then, to enhanceperformance of the system, a fuzzy logic system (FLS)approximation and a DO are introduced to approximatethe unknown nonlinear terms, which include the modeluncertainty and fault components, and estimates the compoundeddisturbance, respectively, and then integrated intothe ISMC. Next, a switching term based on an adaptive twolayersuper-twisting algorithm is designed to compensatethe disturbance estimated error and guarantee stability andconvergence of the whole system. The nominal controllerof the ISMC is reconstructed using backstepping controltechnique to achieve the stability for the nominal systembased on Lyapunov criteria. The computer simulation resultsdemonstrate the effectiveness of the proposed approach.Index Terms—Control of robots, backsepping control,fault tolerant control, integral sliding mode control, adaptiveneural network, disturbance observer

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摘要—本文开发了一种新的策略，该策略 使用 自适应模糊积分滑模控制和干扰 观测器（DO）来对机器人机械手进行鲁棒容错控制（FTC ）。首先， 为FTC系统开发了集成滑模控制（ISMC）。 讨论了该方法的主要特征。然后，为了提高 系统的性能， 引入了模糊逻辑系统（FLS）近似和DO来近似 未知的非线性项，其中包括模型 不确定性和故障分量，并 分别估计复合干扰，然后将其集成到 ISMC。接下来，基于自适应两层的切换项 设计了超扭曲算法，以补偿 干扰估计误差，并确保 整个系统的稳定性和收敛性。 使用Backstepping控制 技术重建ISMC的标称控制器，以 基于Lyapunov准则实现标称系统的稳定性。计算机仿真结果 证明了该方法的有效性。 关键词：机器人控制，后退控制， 容错控制，整体滑模控制，自适应 神经网络，干扰观测器

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摘要——本文为稳健性制定了一种新的策略。 使用机器人操纵器的容错控制（FTC） 自适应模糊积分滑动模式控制与扰动 观察者（DO）。首先，一个整体滑动模式 控制（ISMC）是为 FTC 系统开发的。主要 讨论了该方法的特点。然后，要增强 系统性能，模糊逻辑系统（FLS） 将近似值和 DO 引入近似值 未知的非线性术语，其中包括模型 不确定性和故障组件，并估计复合 干扰，分别，然后集成到 Ismc 。接下来，基于自适应双层的交换术语 超扭曲算法旨在补偿 扰动估计误差，保证稳定性和 整个系统的收敛。标称控制器 使用后步控制重建 ISMC 实现标称系统稳定性的技术 基于利亚普诺夫标准。计算机模拟结果 证明拟议方法的有效性。 索引术语 — 机器人控制、后塞控制、 容错控制，整体滑动模式控制，自适应 神经网络，干扰观察者

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摘要提出了一种新的鲁棒控制策略 基于遗传算法的机器人容错控制 一种自适应模糊积分滑模控制及扰动控制 观察员（DO）。第一，积分滑模 控制（ISMC）是为FTC系统开发的。少校 讨论了该方法的特点。然后，要增强 系统性能，模糊逻辑系统（FLS） 引入近似和DO来近似 未知非线性项，包括模型 不确定性和故障分量，并估计复合 分别干扰，然后整合成 ISMC。接下来，一个基于自适应二层结构的切换项 设计了超扭曲补偿算法 扰动估计误差和保证稳定性和稳定性 整个系统的收敛性。标称控制器 利用backstepping控制重构了ISMC的结构 实现标称系统稳定性的技术 基于Lyapunov准则。计算机模拟结果 证明了所提出方法的有效性。 机器人控制，后退控制， 容错控制，积分滑模控制，自适应 神经网络，干扰观测器

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