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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种不确定机器人系统约束的模糊自适应控制方法及系统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：CN121468596B 。

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：202610017744.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种不确定机器人系统约束的模糊自适应控制方法及系统是由贾同;魏家辉;王昊;刘益辄;张子诺;刘博远;蒋芷兰设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不确定机器人系统约束的模糊自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人控制技术领域，公开一种不确定机器人系统约束的模糊自适应控制方法及系统。死区模型融入不确定性的机器人动力学方程中，建立机器人系统模块，通过机器人系统模块实时输出可反馈的关节位移状态信息，经过滤波器模块、虚拟控制器模块和自适应律模块处理不可测的速度和加速状态信息，并得到虚拟控制信号和模糊自适应律参数，在模糊自适应控制器模块，通过模糊逻辑系统获取动态变化信息。本发明解决了机器人系统参数未知引起的参数不确定性或外界扰动等非被控对象自身因素引起的不确定性和死区特性，实现了系统状态在边界约束下的精确跟踪控制。

本发明授权一种不确定机器人系统约束的模糊自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种不确定机器人系统约束的模糊自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将死区模型融入不确定性的机器人动力学方程中，建立机器人系统模块；对所述机器人系统模块构建时变约束条件和误差约束条件，用于限制关节位移、关节速度、跟踪误差和虚拟误差面；所述机器人系统模块获取模糊自适应控制器模块的输出信号，计算所述机器人系统模块执行机构控制力矩，根据控制力矩调整机器人的关节位移； 步骤1所述不确定性的机器人动力学方程为： ； 其中，，，分别表示关节位移、关节速度及关节加速度，代表正定对称惯性矩阵，代表未知的科氏力-离心力矩阵，为重力向量矩阵，是未知的雅可比矩阵，外界扰动，是扰动的上界，是控制信号； 所述死区模型如下： ； 其中，代表控制律输入，表示死区特征的右斜率，表示死区特征的左斜率，代表右截点，代表左截点，是t时刻的执行机构控制力矩； 采用平滑且连续的数学模型进行反馈线性化死区的逆变换，所述死区模型转化为如下形式： ； 式中，，； 其中，代表经过逆变换的死区模型线性部分，代表经过逆变换的死区模型非线性部分，有界，代表截点的上界； 定义状态变量，，将经过逆变换的死区模型代入到所述不确定性的机器人动力学方程，得到如下所述机器人系统模块的表达式： ； 其中，，代表第i个关节位移，i为1至n；，代表第i个关节速度；是机器人系统模块执行机构控制力矩；代表关于时间的外界扰动；表示关于状态变量的重力向量矩阵，是输出反馈变量； 所述时变约束条件为：，；其中，和是连续、可微的时变约束界，其设计依据为机器人的物理限制，用于刻画随时间变化的安全要求； 所述机器人系统模块假设存在常数和，满足不等式和，；和表示第i个关节对应的连续、可微的时变约束界；所述机器人系统模块引入函数向量和且满足不等式和，且函数分量和，使不等式和成立，表示期望位移轨迹变量，表示期望位移轨迹变量的导数，； 所述机器人系统模块的误差约束条件包括跟踪误差约束条件和虚拟误差面约束条件： ，，； 其中，表示跟踪误差约束条件，是实时测量得到的跟踪误差，代表一阶滤波器的输出与状态变量的偏差，表示虚拟误差面约束条件； 步骤2：滤波器模块获取机器人系统模块输出的机器人的关节位移、速度及加速度，计算基于虚拟误差面构造的一阶滤波器的输出信号；虚拟控制器模块获取所述滤波器模块的一阶滤波器的输出信号，计算模糊控制的虚拟控制信号； 步骤3：模糊自适应律模块获取模糊控制的虚拟控制信号，计算所述模糊自适应律模块的动态变化信息； 步骤4：所述模糊自适应控制器模块获取动态变化信息并计算所述模糊自适应控制器模块的输出信号。

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