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龍圖騰網獲悉海南大學申請的專利針對非正弦周期噪聲的多軸機械臂自適應魯棒控制方法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：CN118848964B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410899056.9，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權針對非正弦周期噪聲的多軸機械臂自適應魯棒控制方法是由張衛東;尚藝琳;張文波;薛珊;郭東生;高守瑋;劉若楠;陳衛星;陳紅;趙斌;江灝;郭麗娟;樂心怡;吳德烽設計研發完成，并于2024-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本針對非正弦周期噪聲的多軸機械臂自適應魯棒控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種針對非正弦周期噪聲的多軸機械臂自適應魯棒控制方法，包括以下步驟：基于多軸機械臂的雅可比矩陣，建立多軸機械臂的統一的運動學方程；引入偽逆類型方案求解機械臂運動學方程，并得到關于關節加速度的微分方程；針對非正弦周期噪聲設計自抗擾歸零神經網絡；針對非正弦周期噪聲，構建多軸機械臂自適應魯棒控制方程，求解得到相應控制結果；根據控制結果，驅動多軸機械臂完成相應的運動規劃任務。與現有技術相比，本發明基于雅克比矩陣、自適應控制和PID方法，提出針對非正弦周期噪聲的自適應魯棒控制方案，使多軸機械臂在非正弦周期噪聲干擾下仍然能夠精確地完成特定運動規劃任務，有效提高多軸機械臂運動控制的魯棒性和精準性。

本發明授權針對非正弦周期噪聲的多軸機械臂自適應魯棒控制方法在權利要求書中公布了：1.一種針對非正弦周期噪聲的多軸機械臂自適應魯棒控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、基于多軸機械臂的雅可比矩陣，建立多軸機械臂的統一的運動學方程； S2、引入偽逆類型方案求解機械臂運動學方程，并得到關于關節加速度的微分方程； S3、針對非正弦周期噪聲設計自抗擾歸零神經網絡； S4、針對非正弦周期噪聲，構建多軸機械臂自適應魯棒控制方程，求解得到相應控制結果； S5、根據控制結果，驅動多軸機械臂完成相應的運動規劃任務； 步驟S1中多軸機械臂的統一的運動學方程是基于微分方程的加速度層運動控制方程，具體為： 其中，θt為關節角，是關節加速度向量，是雅可比矩陣Jt關于時間t的導數，和分別是qdt的一階和二階時間導數，表示反饋增益，ψt代表一個可微分的非線性映射； 步驟S2利用偽逆得到了多軸機械臂關節加速度的解： 其中，JTt為Jt的轉置； 步驟S3具體包括以下步驟： S31、建立非正弦周期噪聲的數學模型，得到每一個噪聲分量的數學表達式； S32、基于非正弦周期噪聲的數學模型，建立被噪聲污染的歸零神經網絡統一模型； S33、基于歸零神經網絡統一模型，通過引入自適應項，建立自抗擾歸零神經網絡模型； 步驟S31中非正弦周期噪聲的數學模型具體為： k∈1,L,l i∈1,L,m j∈1,L,n 其中，Ak、fk和分別表示周期噪聲的幅值、頻率和相位，ωk表示角頻率，假設Ak和是未知參數，fk是已知參數，假設是非正弦周期噪聲，nijt是Nt的一個元素，它被分解為傅里葉級數，包括直流分量、基波分量和k次諧波分量； 當k＝1時，表明該非正弦周期噪聲只包含直流分量和基波分量，對應的數學模型為： 其中，A0為直流分量，A1為基波分量； 步驟S32中歸零神經網絡統一模型具體為： 其中，Et是緊矩陣， 步驟S33中，若非正弦周期噪聲只包含直流分量和基波分量，則對應的自抗擾歸零神經網絡模型具體為： 其中，Θt和Ψt為自適應項； 步驟S33中，若非正弦周期噪聲包含直流分量和多次諧波分量，則根據疊加原理得到對應的自抗擾歸零神經網絡模型具體為： 其中，Θt和Ψt為自適應項； 步驟S4中，非正弦周期噪聲只包含直流分量和基波分量，對應的多軸機械臂自適應魯棒控制方程為： 其中，I為單位矩陣； 步驟S4中，非正弦周期噪聲包含直流分量和多次諧波分量，對應的多軸機械臂自適應魯棒控制方程為： 其中，I為單位矩陣。

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