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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利变载荷机械臂系统的自适应神经网络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：CN116449712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310427221.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权变载荷机械臂系统的自适应神经网络控制方法是由刘振;赵兴强;于金鹏;赵林设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本变载荷机械臂系统的自适应神经网络控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变载荷机械臂系统的自适应神经网络切换控制方法，首先，将期望信号和误差信号作为滑模函数的输入量，滑模函数的输出值用于神经网络Ⅰ和神经网络Ⅳ权值更新律的设计，进而分别对系统模型和集总未知非线性项进行估计和补偿；其次，基于神经网络Ⅱ的输出值、神经网络Ⅳ的输出值以及滑模函数，得到理想的控制器；再者，神经网络Ⅱ和神经网络Ⅲ分别用于对死区的估计和补偿；然后，结合神经网络Ⅲ的输出值和理想控制输入信号，得到死区的输入信号。死区的输出为，即机械臂系统的实际控制输入。最后，在切换信号的作用下，实际控制输入信号传输给各子系统的执行器末端，实现闭环系统的期望轨迹跟踪控制。

本发明授权变载荷机械臂系统的自适应神经网络控制方法在权利要求书中公布了：1.一种变载荷机械臂系统的自适应神经网络切换控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1首先，将期望信号qd,角速度信号误差信号e和角速度跟踪误差信号作为输入量，基于公式14计算滑模函数s， 滑模面变量设计为 其中，s表示所采用的滑模控制方法的滑模面变量，e＝qd-q表示未知跟踪误差，为e的导数，λ表示正定对角阵； 2基于公式18和20，滑模函数s用于NNI的权值更新律的设计，进而对Fix进行估计和补偿； Fix的估计值可表示为 的权值更新律可表示为 其中，hfix表示第i个子系统关于Fix的高斯基函数，Ψ0为更新律信号中的增益，sT为s的转置矩阵，表示的导数，表示的转置矩阵； 3基于公式42和43，滑模函数s用于NNIV权值更新律的设计，进而对集总未知摄动Tit进行估计和补偿；令TiT＝vit-εfi-τdi，并由NNIV进行逼近，Tit的估计值可表示为 的NN权值更新律可设计为 其中，htix表示第i个子系统关于集总未知摄动Tit的高斯基函数，Ψ3表示正定常值对角阵，表示的导数，为的转置矩阵； 4其次，基于NNI的输出值NNⅣ的输出值以及Ki，得到理想的控制器τc； 其中，表示修正项τs的估计值，表示集总未知摄动Tit的估计值，表示Fix的估计值，Ki＝diag{k1i，...，kpi，...，kni}表示正定矩阵； 5再者，基于公式23-27，NNII和NNIII分别用于对死区的估计和补偿；具体来说，NNII被视为死区估计器，而NNIII用于估计修正项τs，以补偿死区；NNII作为一种辅助的性能“观测器”，用于调整NNIII对死区的进一步补偿； RBFNN预补偿器的理想输出值为 其中，hsiτc表示第i个子系统关于理想输出信号τs的高斯基函数，εsiτc表示未知有界误差且|εsiτc|≤εsM，Wsi表示关于理想输出信号τs的理想权值且有未知界||Wsi||F≤WsM，为Wsi的转置矩阵，τs的估计值可表示为 其中，表示Wsi的估计值，为的转置矩阵，的权值更新律为 其中，Ψ1表示正定对角常值矩阵，表示的导数，h′iu为hiu的导数； 死区为 其中，hiu表示第i个子系统关于死区Du的高斯基函数，εiu表示有界误差且|εiu|≤εM，Wi表示关于死区Du的理想权值，且有未知上界||Wi||F≤WM，为Wi的转置矩阵，τ的估计值可表示为 其中，表示Wi的估计值，为的转置矩阵，式24和27分别表示对修正死区逆和死区的估计； 6然后，结合NNIII的输出值和理想控制输入信号τc，根据公式21，得到死区Du的输入信号u，死区Du的输出为τ，即机械臂系统的实际控制输入τ；带有死区的机械臂系统控制输入设计为 7最后，在切换信号σ的作用下，实际控制输入信号τ传输到各子系统的执行器末端，实现闭环系统的期望轨迹跟踪控制。

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