北京理工大学郑冬冬获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗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：CN119839852B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510062919.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法是由郑冬冬;葛莘鹏;任雪梅设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法，涉及柔性关节机械臂控制技术领域，能够利用神经网络对于模型不确定性做出估计补偿，能够在与人或物体进行交互时保持柔顺，从而确保人员和设备的安全。为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：针对二自由度柔性机械臂的四阶标称模型，采用奇异摄动将所述的四阶标称模型，分解为两个二阶子系统。设计神经网络估计系统中的包括摩擦力在内的模型不确定部分，用改进最优有界椭圆算法训练神经网络。针对未知的高阶角速度，利用神经网络的训练成果设计观测器来进行观测以得到它们的观测值。针对慢子系统设计变刚度的阻抗控制控制器，其中刚度根据接触力自适应调节。针对快子系统设计滑模控制器，并最终给出总体控制器设计。
本发明授权一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：针对二自由度柔性关节机械臂的四阶标称模型，为简化控制器设计，采用奇异摄动法将其分解为快子系统慢子系统两个二阶子系统； S2：设计神经网络估计系统中的摩擦力以及模型未建模部分，用改进最优有界椭圆算法训练神经网络； S3：针对未知的系统状态，基于神经网络的训练结果设计观测器对其进行观测； S4：针对慢子系统，设计一种自适应改变刚度的变刚度阻抗控制器； S5：针对快子系统，设计滑模控制器，并根据奇异摄动法合并两个子系统的控制器，给出总体控制器设计。
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