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龙图腾网获悉海南大学申请的专利针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法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：CN118848964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410899056.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法是由张卫东;尚艺琳;张文波;薛珊;郭东生;高守玮;刘若楠;陈卫星;陈红;赵斌;江灏;郭丽娟;乐心怡;吴德烽设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法，包括以下步骤：基于多轴机械臂的雅可比矩阵，建立多轴机械臂的统一的运动学方程；引入伪逆类型方案求解机械臂运动学方程，并得到关于关节加速度的微分方程；针对非正弦周期噪声设计自抗扰归零神经网络；针对非正弦周期噪声，构建多轴机械臂自适应鲁棒控制方程，求解得到相应控制结果；根据控制结果，驱动多轴机械臂完成相应的运动规划任务。与现有技术相比，本发明基于雅克比矩阵、自适应控制和PID方法，提出针对非正弦周期噪声的自适应鲁棒控制方案，使多轴机械臂在非正弦周期噪声干扰下仍然能够精确地完成特定运动规划任务，有效提高多轴机械臂运动控制的鲁棒性和精准性。

本发明授权针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法在权利要求书中公布了：1.一种针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于多轴机械臂的雅可比矩阵，建立多轴机械臂的统一的运动学方程； S2、引入伪逆类型方案求解机械臂运动学方程，并得到关于关节加速度的微分方程； S3、针对非正弦周期噪声设计自抗扰归零神经网络； S4、针对非正弦周期噪声，构建多轴机械臂自适应鲁棒控制方程，求解得到相应控制结果； S5、根据控制结果，驱动多轴机械臂完成相应的运动规划任务； 步骤S1中多轴机械臂的统一的运动学方程是基于微分方程的加速度层运动控制方程，具体为： 其中，θt为关节角，是关节加速度向量，是雅可比矩阵Jt关于时间t的导数，和分别是qdt的一阶和二阶时间导数，表示反馈增益，ψt代表一个可微分的非线性映射； 步骤S2利用伪逆得到了多轴机械臂关节加速度的解： 其中，JTt为Jt的转置； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、建立非正弦周期噪声的数学模型，得到每一个噪声分量的数学表达式； S32、基于非正弦周期噪声的数学模型，建立被噪声污染的归零神经网络统一模型； S33、基于归零神经网络统一模型，通过引入自适应项，建立自抗扰归零神经网络模型； 步骤S31中非正弦周期噪声的数学模型具体为： k∈1,L,l i∈1,L,m j∈1,L,n 其中，Ak、fk和分别表示周期噪声的幅值、频率和相位，ωk表示角频率，假设Ak和是未知参数，fk是已知参数，假设是非正弦周期噪声，nijt是Nt的一个元素，它被分解为傅里叶级数，包括直流分量、基波分量和k次谐波分量； 当k＝1时，表明该非正弦周期噪声只包含直流分量和基波分量，对应的数学模型为： 其中，A0为直流分量，A1为基波分量； 步骤S32中归零神经网络统一模型具体为： 其中，Et是紧矩阵， 步骤S33中，若非正弦周期噪声只包含直流分量和基波分量，则对应的自抗扰归零神经网络模型具体为： 其中，Θt和Ψt为自适应项； 步骤S33中，若非正弦周期噪声包含直流分量和多次谐波分量，则根据叠加原理得到对应的自抗扰归零神经网络模型具体为： 其中，Θt和Ψt为自适应项； 步骤S4中，非正弦周期噪声只包含直流分量和基波分量，对应的多轴机械臂自适应鲁棒控制方程为： 其中，I为单位矩阵； 步骤S4中，非正弦周期噪声包含直流分量和多次谐波分量，对应的多轴机械臂自适应鲁棒控制方程为： 其中，I为单位矩阵。

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