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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于摩擦力补偿的绳驱蛇形柔性臂的跟踪控制方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116252300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310128883.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于摩擦力补偿的绳驱蛇形柔性臂的跟踪控制方法及设备是由郑世祺;宋涛设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于摩擦力补偿的绳驱蛇形柔性臂的跟踪控制方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于摩擦力补偿的绳驱蛇形柔性臂的跟踪控制方法及设备，充分考虑了蛇形柔性臂的动力学模型，针对摩擦力建立了含有摩擦的蛇形柔性臂模型，使用状态观测了它的内部状态，并设计了自适应控制律补偿了摩擦力；利用RBF神经网络解决了模型中的柔性及不确定性，并运用自适应的方法设计了自适应滑模控制器，对蛇形柔性关节进行控制，通过仿真验证了控制器的控制精度。在实际运用中，蛇形柔性臂广泛应用于飞机的机翼等一些狭小空间，灵活度高，因此，具有很高的控制精度的要求，此发明设计的自适应控制器能够运用于蛇形柔性臂的控制。

本发明授权基于摩擦力补偿的绳驱蛇形柔性臂的跟踪控制方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于摩擦力补偿的绳驱蛇形柔性臂的跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：输入目标点，设定蛇形柔性臂初始状态，给定期望的位置和速度信息； S2：建立含有摩擦的蛇形柔性臂模型； S3：根据蛇形柔性臂模型，设计整体的自适应控制器； S4：通过传感器和编码器获取蛇形柔性臂的位置、速度信息，通过状态观测器观测蛇形柔性臂模型的内部状态，根据内部状态信息设计自适应控制律，针对蛇形柔性臂模型的不确定性以及柔性，设计自适应RBF神经网络； S5：基于自适应控制律控制蛇形柔性臂的电机转速，来控制蛇形柔性臂持续平稳的运行； S6：判断是否达到目标点，若到达目标点，则蛇形柔性臂停止运行，若没到达目标点，则重复步骤S4-S6，直至到达目标点； 其中，S2具体包括： S21：考虑简单的蛇形柔性臂系统，其动力学方程描述如下： 其中，和分别表示电机侧和链路侧的关节角度，表示惯性矩阵，表示科氏力和离心力，表示重力，表示摩擦力，表示刚度系数，表示电机的转矩，表示控制输入力矩； S22：定义状态变量，上述模型可以转化成如下形式： 选用LuGre摩擦模型来描述电机侧到链路侧传动时存在摩擦力，并对模型进行改进，使其能够自适应的观测当下时刻的摩擦，LuGre摩擦模型如下： 其中，为摩擦系数，是与速度有关的函数，为刚毛平均形变量，是库仑摩擦力，为静摩擦力，是切换速度； 将上式化简得: 将内部状态分为两部分和，此时重新表达为： ； 步骤S3中，所述自适应控制器的目标是使跟踪误差和滑动模型表面趋于零，所设计的自适应控制器如下： 其中所有、、和都是正定和对角线矩阵，是的估计，是要设计的增益，、和是对LuGre摩擦模型未知参数的估计； 步骤S4中，设计状态观测器分别观测两部分内部状态，设计的状态观测器如下： 其中，为状态的估计值，为滑模面，，其中和分别表示实际轨迹和期望轨迹，为误差，为常数且大于0； 步骤S4中，所述针对蛇形柔性臂模型的不确定性以及柔性，设计自适应RBF神经网络的具体步骤包括： 将蛇形柔性臂模型本身的不确定性和含有柔性的项表达成以下函数： RBF是一种三层的神经网络，包括输入层、隐含层和输出层；输入空间到隐空间的转换是非线性的，而隐空间到输出空间的转换是线性的，对于一个未知的连续非线性函数，在紧集，近似为： 其中是输入向量，是理想权向量，是节点数，是近似误差，是高斯函数，满足： 是高斯函数的中心，是高斯函数的宽度； 定义RBF神经网络去近似不确定量； 步骤S4中，所述自适应控制律设计如下： 其中均为常数且正定； 其中，，，，，，所有列向量或者对角阵中的元素均为原矩阵中的元素，的估计值， 为实际值与估计值的误差值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。