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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利考虑传感器故障的机械臂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：CN120697011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510875922.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权考虑传感器故障的机械臂神经网络控制方法是由杨迪;周世阳;佟维妍设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑传感器故障的机械臂神经网络控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑传感器故障的机械臂神经网络控制方法，该方法建立考虑传感器故障的单关节机械臂数学模型，得到传感器测量下的关节角位置和关节角速度；根据传感器测量下的关节角位置和关节角速度，构造带有神经网络的滤波器得到滤波后的关节角位置和关节角速度；针对滤波后的关节角位置产生的角位置误差，设计带有性能约束函数的非线性变换限制角位置误差的收敛轨迹，得到无约束的误差；根据无约束的误差和反步法，设计指令滤波器；根据滤波后的关节角速度和指令滤波器的输出，设计神经网络控制律，实现角位置误差按照性能约束函数的要求收敛。本发明可以滤除传感器故障引入的不利影响，避免电机控制力矩频繁振荡，且控制方法计算量较低。

本发明授权考虑传感器故障的机械臂神经网络控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑传感器故障的机械臂神经网络控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.建立考虑传感器故障的单关节机械臂数学模型，得到传感器测量下的关节角位置和关节角速度； 步骤2.根据传感器测量下的关节角位置和关节角速度，构造带有神经网络的滤波器得到滤波后的关节角位置和关节角速度； 步骤3.针对滤波后的关节角位置产生的角位置误差，设计带有性能约束函数的非线性变换限制角位置误差的收敛轨迹，得到无约束的误差； 步骤4.根据无约束的误差和反步法，设计指令滤波器； 步骤5.根据滤波后的关节角速度和指令滤波器的输出，设计神经网络控制律，实现角位置误差按照性能约束函数的要求收敛； 步骤1中考虑传感器故障的单关节机械臂数学模型为： ， 其中，，，为实际的关节角位置，为实际的关节角速度，为电机的转动惯量，为粘性摩擦系数，为关节的质量，为从关节轴到质心的距离，为重力加速度，为扰动，为电机提供的控制力矩，传感器故障表示为： ， 其中，和表示故障变量，为传感器测量下的关节角位置，为传感器测量下的关节角速度。

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