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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于T-S模糊建模的柔性机械臂振动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：CN121105031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511613275.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于T-S模糊建模的柔性机械臂振动控制方法是由施开波;李彦麟;王文昊;朱明;漆军;刘星月;唐琳设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于T-S模糊建模的柔性机械臂振动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于T‑S模糊建模的柔性机械臂振动控制方法，属于智能制造与分布参数系统控制技术领域，包括：构建考虑非线性扰动与时变时滞的柔性机械臂T‑S模糊分布参数模型；在有限边界测量条件下设计模糊边界观测器，实现状态估计；引入基于马尔可夫过程的控制器随机失效建模机制，并设计容错边界控制器；结合AETM实现动态边界采样，降低通信资源消耗；利用LKFs与LMI方法构建稳定性与性能判据。本发明实现了在有限测量与随机控制器失效条件下，柔性机械臂振动抑制的鲁棒稳定性与性能保障。

本发明授权一种基于T-S模糊建模的柔性机械臂振动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于T‑S模糊建模的柔性机械臂振动控制方法，其特征在于，包括： 步骤1.建立柔性机械臂的T‑S模糊分布参数系统模型；所述T‑S模糊分布参数系统模型由多条模糊规则加权叠加构成，每一条规则对应一个局部线性子系统；所述T‑S模糊分布参数系统模型状态满足边界条件： 左端边界为自然边界或夹持边界，右端边界由边界控制输入作用； 步骤2.基于所述T‑S模糊分布参数系统模型，在其左端边界采用非共位传感器获取有限测量信号，并构造自适应事件触发采样机制，输出采样信号；所述自适应事件触发采样机制的触发条件为： ，其中，表示第k+1个采样时刻，k表示采样时刻的编号，h表示候选时刻，表示以第k个采样时刻为起点的第个候选时刻，表示误差信号，表示触发阈值函数，表示在采样时刻的边界测量量，表示加权矩阵，上标T表示对应向量的转置； 步骤3.基于所述采样信号设计有限边界测量下的模糊边界观测器，用于估计系统全状态；所述模糊边界观测器的输出用于估计右端边界状态，右端边界的混合攻击接收模型为： ，其中，表示控制端实际接收的信号，表示欺骗攻击的伯努利开关变量，表示拒绝服务攻击的伯努利开关变量，为模糊边界观测器在右端边界处的估计输出，为被攻击时的伪造信号映射； 步骤4.基于所述模糊边界观测器的输出以及所述采样信号，设计考虑马尔可夫随机失效的非共位模糊边界采样控制器；所述非共位模糊边界采样控制器如下： ，其中，为边界控制输入，为由马尔可夫链驱动的随机退化因子，为模糊规则下的控制增益矩阵，表示执行器的模式。

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