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龙图腾网获悉深圳市华成工业控制股份有限公司申请的专利一种基于级联神经网络的机械臂积分滑模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：CN117444981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311690404.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制方法是由李岩;卢曾鹏;苗立晓;石建军;冷俊设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制方法。包括：一、基于具有未知外部扰动的n自由度机械臂，建立动力学模型；二、将动力学模型不确定项的集合视为集总不确定项，设计级联径向基函数神经网络进行精确补偿；三、基于RBF神经网络产生的估计误差，设计时变干扰观测器，对其进行精确补偿；步骤四、基于机械臂动力学模型、级联径向基函数神经网络以及时变干扰观测器，设计基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制器。本发明采用级联神经网络、滑模控制以及观测器技术相结合的技术方案，设计轨迹跟踪控制器，该控制器确保了机械臂系统的跟踪精度，提高了神经网络的收敛速度，解决了线性滑模控制会使得机械臂发生抖振现象。

本发明授权一种基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、基于具有未知外部扰动的n自由度机械臂，建立动力学模型； 步骤二、将动力学模型不确定项的集合视为集总不确定项，设计级联径向基函数神经网络进行精确补偿； 步骤三、基于所述级联径向基函数神经网络产生的估计误差，设计时变干扰观测器，对其进行精确补偿； 步骤四、基于步骤一建立的机械臂动力学模型，步骤二设计的级联径向基函数神经网络以及步骤三设计的时变干扰观测器，设计基于级联神经网络的机械臂积分滑模控制器； 其中，所述步骤二的具体方法如下： 21定义系统的跟踪误差函数ei及变量函数si： ei＝qi-qid 式中，μi，υi为增益系数；αi，βi为设计参数，且0αi1，βi1；qid为关节期望位置； 22定义积分滑模面函数ωi： 式中，Σiqi＝Bigiqi，Πi＝Bigiqiτd 其导数为： 式中，qi为实际关节位置； 23定义径向基神经网络函数来估计不确定项和Σiqi； 式中，下角标“i”为第i个关节模块；WiF和WiΣ为神经网络权值，Φi·为神经网络基函数；εiF和εiΣ为逼近误差；ε1和ε2为已知常数；ε0为正的常数。

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