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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种机器人自适应神经滑模控制方法、设备及介质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：CN116175588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310267735.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人自适应神经滑模控制方法、设备及介质是由王怀震;李洪生;谭雯;李朝铭;马辰;黄毅;刘鹏;南国设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人自适应神经滑模控制方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种机器人自适应神经滑模控制方法、设备及介质。基于预置性能函数，确定出机器人的跟踪误差，并基于预置转换函数对跟踪误差进行转换，以得到转换误差；基于转换误差，以及转换误差对应的有限时间非奇异终端滑模面，确定出机器人对应的自适应律；通过预置RBF神经网络，对有限时间非奇异终端滑模面对应的集总非线性进行补偿；通过预置Lyapunov函数，对滑模变量、转换误差以及转换误差对应的导数进行有界性分析，以根据分析结果对机器人进行跟踪。通过上述方法，提高对机械臂的跟踪精度。

本发明授权一种机器人自适应神经滑模控制方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人自适应神经滑模控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预置性能函数，确定出机器人的跟踪误差，并基于预置转换函数对所述跟踪误差进行转换，以得到转换误差； 基于所述转换误差，以及所述转换误差对应的有限时间非奇异终端滑模面，确定出所述机器人对应的自适应律； 通过预置RBF神经网络，对所述有限时间非奇异终端滑模面对应的集总非线性进行补偿； 通过所述预置Lyapunov函数，对滑模变量、所述转换误差以及所述转换误差对应的导数进行有界性分析，以根据分析结果对机器人进行跟踪； 所述基于预置性能函数，确定出机器人的跟踪误差，并基于预置转换函数对所述跟踪误差进行转换，以得到转换误差，具体包括： 根据所述机器人对应的关节位置向量，确定出所述机器人对应的期望的跟踪轨迹； 基于预置性能函数与所述期望的跟踪轨迹确定出所述机器人的跟踪误差，将所述踪误差将转换为非受限误差形式，并基所述预置转换函数对所述非受限误差形式进行转换，得到所述转换误差； 所述基于预置性能函数与所述期望的跟踪轨迹确定出所述机器人的跟踪误差，将所述踪误差将转换为非受限误差形式，并基所述预置转换函数对所述非受限误差形式进行转换，得到所述转换误差，具体包括： 将跟踪误差定义为 qe＝q-qd 基于预置性能函数 Fμi＝μ0i-μ∞iexp-akt+μ∞i 确定出所述机器人的跟踪误差； 基于转换函数 qei＝FμitSσi 对所述非受限误差形式进行转换，得到所述转换误差 其中，q∈Rn×1为机器人关节位置向量，qd表示期望的跟踪轨迹，μ0iμ∞i0，μ0i为初始中心向量；μ∞i为极限中心向量；跟踪误差满足不等式-εiFμitqeiεiFμit，qeii＝1,2,…,n表示第i个误差元素，0εi≤1和参数ak将通过设置的间隔时间tF进行调整；Sσi为所述转换函数，σi是第i个转换误差，μi为中心向量； 所述基于所述转换误差，以及所述转换误差对应的有限时间非奇异终端滑模面，确定出所述机器人对应的自适应律，具体包括： 确定出所述转换误差对应的导数； 基于转换误差的导数，确定出有限时间非奇异终端滑模面； 确定出所述有限时间非奇异终端滑模面的导数； 基于所述导数确定出所述机器人对应的控制律，以基于所述控制律确定出所述机器人对应的自适应律； 所述通过所述预置Lyapunov函数，对滑模变量、所述转换误差以及所述转换误差对应的导数进行有界性分析，以根据分析结果对机器人进行跟踪，具体包括： 确定出所述预置Lyapunov函数的导数； 基于进行集总非线性补偿后得到的控制律与自适应律，得到所述预置Lyapunov函数的导数对应的Young不等式； 基于所述Young不等式对滑模变量、所述转换误差以及所述转换误差对应的导数进行有界性分析。

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