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龍圖騰網獲悉山東新一代信息產業技術研究院有限公司申請的專利一種機器人自適應神經滑模控制方法、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116175588B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310267735.X，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種機器人自適應神經滑模控制方法、設備及介質是由王懷震;李洪生;譚雯;李朝銘;馬辰;黃毅;劉鵬;南國設計研發完成，并于2023-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機器人自適應神經滑模控制方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種機器人自適應神經滑模控制方法、設備及介質。基于預置性能函數，確定出機器人的跟蹤誤差，并基于預置轉換函數對跟蹤誤差進行轉換，以得到轉換誤差；基于轉換誤差，以及轉換誤差對應的有限時間非奇異終端滑模面，確定出機器人對應的自適應律；通過預置RBF神經網絡，對有限時間非奇異終端滑模面對應的集總非線性進行補償；通過預置Lyapunov函數，對滑模變量、轉換誤差以及轉換誤差對應的導數進行有界性分析，以根據分析結果對機器人進行跟蹤。通過上述方法，提高對機械臂的跟蹤精度。

本發明授權一種機器人自適應神經滑模控制方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種機器人自適應神經滑模控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于預置性能函數，確定出機器人的跟蹤誤差，并基于預置轉換函數對所述跟蹤誤差進行轉換，以得到轉換誤差； 基于所述轉換誤差，以及所述轉換誤差對應的有限時間非奇異終端滑模面，確定出所述機器人對應的自適應律； 通過預置RBF神經網絡，對所述有限時間非奇異終端滑模面對應的集總非線性進行補償； 通過所述預置Lyapunov函數，對滑模變量、所述轉換誤差以及所述轉換誤差對應的導數進行有界性分析，以根據分析結果對機器人進行跟蹤； 所述基于預置性能函數，確定出機器人的跟蹤誤差，并基于預置轉換函數對所述跟蹤誤差進行轉換，以得到轉換誤差，具體包括： 根據所述機器人對應的關節位置向量，確定出所述機器人對應的期望的跟蹤軌跡； 基于預置性能函數與所述期望的跟蹤軌跡確定出所述機器人的跟蹤誤差，將所述蹤誤差將轉換為非受限誤差形式，并基所述預置轉換函數對所述非受限誤差形式進行轉換，得到所述轉換誤差； 所述基于預置性能函數與所述期望的跟蹤軌跡確定出所述機器人的跟蹤誤差，將所述蹤誤差將轉換為非受限誤差形式，并基所述預置轉換函數對所述非受限誤差形式進行轉換，得到所述轉換誤差，具體包括： 將跟蹤誤差定義為 qe＝q-qd 基于預置性能函數 Fμi＝μ0i-μ∞iexp-akt+μ∞i 確定出所述機器人的跟蹤誤差； 基于轉換函數 qei＝FμitSσi 對所述非受限誤差形式進行轉換，得到所述轉換誤差 其中，q∈Rn×1為機器人關節位置向量，qd表示期望的跟蹤軌跡，μ0iμ∞i0，μ0i為初始中心向量；μ∞i為極限中心向量；跟蹤誤差滿足不等式-εiFμitqeiεiFμit，qeii＝1,2,…,n表示第i個誤差元素，0εi≤1和參數ak將通過設置的間隔時間tF進行調整；Sσi為所述轉換函數，σi是第i個轉換誤差，μi為中心向量； 所述基于所述轉換誤差，以及所述轉換誤差對應的有限時間非奇異終端滑模面，確定出所述機器人對應的自適應律，具體包括： 確定出所述轉換誤差對應的導數； 基于轉換誤差的導數，確定出有限時間非奇異終端滑模面； 確定出所述有限時間非奇異終端滑模面的導數； 基于所述導數確定出所述機器人對應的控制律，以基于所述控制律確定出所述機器人對應的自適應律； 所述通過所述預置Lyapunov函數，對滑模變量、所述轉換誤差以及所述轉換誤差對應的導數進行有界性分析，以根據分析結果對機器人進行跟蹤，具體包括： 確定出所述預置Lyapunov函數的導數； 基于進行集總非線性補償后得到的控制律與自適應律，得到所述預置Lyapunov函數的導數對應的Young不等式； 基于所述Young不等式對滑模變量、所述轉換誤差以及所述轉換誤差對應的導數進行有界性分析。

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