中国制造业向着高端化、智能化、信息化不断发展,由于工作环境的错综复杂、人机交互的日益频繁,各式各样的机器人随之出现以适应环境的不同,一类高负载比、小质量、安全性可靠却伴随着精度和抖振问题的柔性关节机械臂受到了广泛的关注。由于执行器不可避免存在输入饱和、死区等非线性特性;同时随着科技的进步,对暂态和稳态控制性能要求日益增高,需要对系统输出进行约束;并且由于柔性的存在,在保证轨迹跟踪的基础上,设计出实现高精度、无超调、无抖振等性能的控制器十分困难。针对带输入输出约束的柔性关节机械臂,运用奇异摄动法,通过时标变换,实现了刚柔性的分解,将柔性关节机械臂模型分解为快子（柔性）和慢子（刚性）两个子系统且分别进行控制率设计,总控制率为两个子控制器的简单线性叠加,同时考虑了输入输出约束的实际要求,实现了对轨迹的精准跟踪和对柔性的抑制。全文的主要研究内容如下:1.针对输入受限情况下模型不确定柔性关节机械臂系统的轨迹跟踪问题,提出一种基于奇异摄动法的反演滑模控制器。首先为快子（边界层）系统设计速度差值反馈控制器来抑制关节柔性的振荡,而针对于慢子（降阶）系统,设计一类非线性积分滑模面增加系统稳态精度且引入全局滑模面增加鲁棒性,从而改善了系统的控制性能。其中,通过径向基（RBF）神经网络实现系统不确定项和执行器饱和的补偿,并且设计出神经网络权值的自适应率,基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性和对误差的收敛性。仿真结果表明,所设计的控制率具有良好的快速性和精确性,使抖振现象基本消除。2.针对带输出约束的柔性关节机械臂系统的轨迹跟踪问题,基于奇异摄动模型,将Log-障碍Lyapunov函数（BLF）与反演控制相结合设计了慢子控制器,实现了系统跟踪误差的约束,同时设计了线性滑模快子控制器抑制柔性抖振,并给出了完整的稳定性证明,最后通过数字仿真证明了方法的有效性。3.针对带输出约束的柔性关节机械臂系统,传统基于Tan-BLF控制器具有误差收敛域为常数的缺陷,基于奇异摄动法提出了一种全局收敛的分段控制策略,将收敛域拓展到全局,解决了上一章中过大初始误差会使系统发散的问题,然后针对快子系统提出了一种线性二次最优控制器。通过仿真实验对控制器的有效性进行了验证。4.针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,提出一种基于奇异摄动法的固定时间预设性能跟踪控制方法。针对慢子系统,首先构造新型时变约束边界,拓宽了时变正切型障碍李雅普诺夫函数的适用范围。然后,引用一类非线性扰动观测器,准确地估计了外源性干扰。其次构造了一种基于非奇异快速积分终端滑模的复合控制器,使任意初始跟踪误差固定时间收敛,至此保证了机械臂跟踪误差的暂态和稳态性能约束。针对快子系统,同样提出了一个保证固定时间内抑制柔性振动且具有更为优越的性能的控制器。最后结合李雅普诺夫稳定理论严格证明了闭环系统的稳定性且通过仿真对比验证了控制器的有效性。