随着控制理论、电子技术、机械制造技术及相关领域的发展和技术进步，高精度运动控制广泛地用于工业机器人、超精密机床和半导体等设备中。高精度可以提高产品的质量，因此，运动控制技术的研究和发展，能为我国的经济建设带来巨大的经济效益。对于有高跟踪精度和运动平稳性要求的位置运动控制系统而言，摩擦环节的存在是提高系统运动性能的障碍，摩擦不但造成系统的稳态误差，而且使系统产生爬行或极限环振荡。摩擦是一种非常复杂的非线性现象，它包含迟滞、粘滑、Stribeck效应以及速度依赖等多种非线性特性，同时会随着外界条件诸如机械磨损、惯量变化、温度和润滑等因素而变化，具有时变特征。因此，认识摩擦的性质，深入分析非线性摩擦对控制系统动态性能的影响并加以消除，对性能的提高会起到积极的作用。针对摩擦问题的研究，主要有两种方法，即硬件技术和软件技术。硬件技术主要指机械设计，即研究如何设计出低摩擦的机械零件，例如采用高质量的润滑剂，高精度的滚动导轨，润滑良好的密珠轴承以减小摩擦，这种从硬件角度出发的方法可以从源头上降低非线性摩擦，但这样会增加设备成本，从经济角度上考虑是不适用的，有一定的局限性。另一种方法是从软件技术上加以考虑，即从摩擦模型的建立和摩擦补偿的方法入手，研究如何克服非线性摩擦，这对于提高系统的控制精度和经济效益有十分重要的意义。滑模控制(又称变结构控制)，由前苏联学者Emel yanov在上世纪50年代提出，之后Utkin和Itkis等人进一步发展了变结构系统理论。由于滑模控制中的滑模运动对系统的干扰和摄动在一定条件下具有不变性，这无疑有助于克服位置控制系统的非线性摩擦力。本文从软件技术的角度考虑，研究非线性摩擦对位置运动控制的影响，主要研究和探索了如何在系统低速运动时克服摩擦力的影响，以滑模控制理论为基础，设计运动控制方法和摩擦补偿方法。本文的工作主要包括以下几个方面：1．针对非线性位置控制系统设计了模糊滑模控制方法，将模糊滑模控制器中不同输入数目对系统性能的影响进行了对比分析，通过实验对控制器的有效性进行了研究。2．提出一种自适应滑模摩擦力补偿方法，利用终端滑模思想设计了滑模函数，使得系统跟踪误差存有限时间内收敛，避免了传统线性滑模面状态跟踪误差不会在有限时间内收敛至零的问题。根据指数形式摩擦力的特点，利用终端滑模控制思想获得包含摩擦力参数估计的滑模控制律，采用李亚普诺夫稳定性理论推导出估计参数的在线自适应律，最后，通过仿真实验验证了该补偿方法的有效性。3．考虑到位置控制系统的参数不确定性，提出了一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。利用一种单输入双输出的RBF神经网络在线估计系统的这种不确定动力学，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出RBF神经网络权值的在线自适应律。实验结果表明该控制方法的优越性。4．构建了一种新的基于遗传算法(GA)参数优化的自适应模糊滑模控制方法。采用一种积分型滑模函数，通过滑模理论推导出理想控制律。由于系统存在外部扰动和参数不确定性等原因，理想摔制律难以事先获得，采用自适应模糊系统来逼近理想控制律，设计的控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成。自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律，补偿控制项用来补偿逼近偏差，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律，采用遗传算法优化自适应律中的参数，最后，对该方法进行了实验验证。