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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪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：CN119828456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411818398.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法是由陈刚;陈泽良;罗维;崔子鹏;周瑶瑶;刘泽浩设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法，属于机器人自适应领域。该方法首先建立螺栓作业机器人系统模型，并设计一系列重要转换函数，将隧道型预设性能函数引入跟踪误差约束控制中，实现全局控制效果。利用复合学习控制消除持续激励条件，实现区间激励的弱激励条件，并设计一种新型的非线性快速积分终端滑模固定时间收敛控制器，保证跟踪误差的固定时间收敛，同时避免奇异性问题。最后，将上述控制方案与强化学习的Actor‑Critic架构相结合，形成一种新型的安全强化学习方法，在保证机器人跟踪性能安全性的同时，实现控制方案的最优化。该方法提升了螺栓作业机器人的精度和效率，确保了作业安全。

本发明授权多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.多学习隧道性能下螺栓作业机器人固定时间安全跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：根据欧拉-拉格朗日方程建立一类典型的n连杆螺栓作业机器人系统模型，并选取合适的参数作为状态变量，得到螺栓作业机器人系统的状态空间方程； 步骤二：设计一系列的重要转换函数，将隧道型预设性能函数引入跟踪误差约束控制中，实现对于跟踪误差初始值无关的全局控制效果； 步骤三：利用复合学习控制消除控制器设计过程中所需要的强持续激励条件，实现区间激励的弱激励条件； 步骤四：结合复合学习和滑模控制方法，设计一种新型的非线性快速积分终端滑模固定时间收敛控制器； 步骤五：将上述控制方案与强化学习的Actor-Critic架构相结合，形成一种基于预设性能函数的新型安全强化学习方法，实现机器人跟踪性能的安全性和控制方案的最优性； 所述步骤二中，重要转换函数包括尺度函数和误差中转函数； 尺度函数bft如下： 其中，l是定义的正定常数，τ是有限时间； 误差中转函数设计如下： 其中，eut、elt为隧道预设性能的上下界； 引入辅助变量： 建立与初始值无关的隧道型预设性能函数ζ： 设计滑模块和辅助变量如下： 其中λ1,λ2,λ3,λ4是正定常数，0＜α＜1，-1＜β＜0，

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