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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于径向基函数神经网络的积分终端滑模轨迹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：CN120056101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510171328.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于径向基函数神经网络的积分终端滑模轨迹跟踪控制方法是由蒋翠清;宗理科设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于径向基函数神经网络的积分终端滑模轨迹跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的积分终端滑模轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：基于六自由度工业机器人的动态模型构建阻抗控制模型；设计基于阻抗控制模型的机器人磨削力控制逻辑；设计基于机器人动态模型的有限时间轨迹跟踪控制器；基于径向基函数神经网络的干扰近似方法，设计积分终端滑模轨迹跟踪控制器；通过六个自由度的机器人进行数值仿真，验证积分终端滑模轨迹跟踪控制器的性能。本发明针对工业机器人磨削系统的交互力控制问题，设计了一种新颖的基于阻抗的有限时间力控制算法，以提高工业机器人磨削系统的动态性能。与现有算法相比，本发明提出的RBF+ITSMC算法在交互力跟踪速度和跟踪精度方面表现更佳，具备更优越的抗干扰能力。

本发明授权一种基于径向基函数神经网络的积分终端滑模轨迹跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于径向基函数神经网络的积分终端滑模轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于六自由度工业机器人的动态模型构建阻抗控制模型； 本步骤的具体过程如下： 六自由度工业机器人的动力学方程为： ；1 其中，，，分别表示机器人的角度、速度和加速度，是关节力矩向量，是干扰力矩向量，是惯性矩阵，是重力向量，是向心力和科里奥利力向量，是机器人关节摩擦向量，机器人的摩擦力描述如下： ；2 其中，是库仑摩擦系数，是粘性摩擦系数，是摩擦偏移值，而是符号函数，对于机器人系统，、和都是平滑的； 对于待磨削加工的工件，生成一个预设的轨迹； 构建阻抗模型如下： ；6 其中，表示通过阻抗建模校正后的机器人期望轨迹，是正定对角矩阵，表示通过力传感器测量的磨具与环境之间的相互作用力，而表示期望的相互作用力； 步骤2、设计基于阻抗控制模型的机器人磨削力控制逻辑； 步骤3、设计基于机器人动态模型的有限时间轨迹跟踪控制器； 本步骤的具体过程如下： 假设，定义跟踪误差，，和分别表示机器人的期望角度和期望角速度，得到误差动态系统 ；13 其中，、、和分别作为矩阵、、和的简称； 对于没有干扰的机器人动力学系统，即，假设轨迹跟踪控制器被选择为： ；14 其中，，，，，可以在有限的时间内准确地跟踪期望路径； 步骤4、基于径向基函数神经网络的干扰近似方法，设计积分终端滑模轨迹跟踪控制器； 步骤5、通过六个自由度的机器人进行数值仿真，验证积分终端滑模轨迹跟踪控制器的性能。

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