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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同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：CN115431263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210954097.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法是由王诗豪;郑世祺;宛敏红;梁定坤;黄明燕设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法，包括：机械臂运动约束算法设计，所述机械臂运动约束算法采用渐进最优的RRT*算法，由碰撞检测、轨迹规划和正逆动力学构成；复杂执行器故障下多冗余机械臂系统动力学模型设计；分布式事件触发状态观测器设计，所述分布式事件触发状态观测器包括通信拓扑结构、事件触发机制、分布式观测器；自适应补偿控制器设计，所述自适应补偿控制器采用反步法实现，通过构造闭环系统的Lyapunov函数来获得反馈控制器，并引入Nussbaum函数和虚拟控制律。本发明可以有效消除复杂故障对执行器的影响，保证设备的正常稳定运行。

本发明授权一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设计机械臂运动约束算法，所述机械臂运动约束算法采用渐进最优的RRT*算法，由碰撞检测、轨迹规划和正逆动力学构成；S2、设计复杂执行器故障下多冗余机械臂系统动力学模型；S3、设计分布式事件触发状态观测器，所述分布式事件触发状态观测器包括通信拓扑结构、事件触发机制、分布式观测器；S4、设计自适应补偿控制器，所述自适应补偿控制器采用反步法实现，通过构造闭环系统的Lyapunov函数来获得反馈控制器，并引入Nussbaum函数和虚拟控制律；步骤S1具体为：S11、机械臂初始点作为根节点xinit，由此开始生成枝丫；S12、在机器人的“构型”空间中，生成一个随机点xrand；S13、遍历树中的点，找到离xrand最近的点xnear；S14、从xnear向xnear方向按一定的步长生长，如果没有碰到障碍物就把生长后的树枝和端点添加到树上，记为xnew，碰撞条件为： 其中，为球形障碍物的球心坐标，r0为球径，l为膨化处理后障碍物的膨胀尺寸；S15、在新产生的节点xnew附近定义一个半径为的“区域”，区域中的节点作为xnew父节点的备选；S16、依此计算所有xinit到的代价与到xnew的代价和，选取代价和最小的作为xnew父节点；S17、将剩余的备选节点的父节点改变为xnew，计算xinit到xnew的代价与xnew到的代价和；S18、如果代价和小于之前未更改父节点的代价和，则该节点的父节点更改为xnew；S19、重复S12-S18过程，直到到达目标节点xgoal；步骤S2具体为：S21、机械臂i的第m个执行器的故障模型为： 其中，表示由执行器故障引起的非零有界比例系数，表示机械臂i的第m个执行器的控制输入，表示执行器中的有界故障信号，上述故障模型涵盖的执行器故障为：当且时，系统中的机械臂的第m个执行器存在噪音干扰；当且时，系统中的机械臂的第m个执行器发生部分失效故障；当且时，系统中的机械臂的第m个执行器的控制方向发生突变；S22、采用拉格朗日方程对故障下多冗余机械臂系统动力学进行建模，具体模型如下： 其中，，，分别表示机械臂的关节位置，关节速度和关节加速度，本设计中的多冗余机械臂系统由个7自由度冗余机械臂构成，即执行器故障模型中，为对称正定惯性矩阵，为哥氏力和向心力矩阵，为重力作用矩阵，为机械臂各关节执行器故障后的输出转矩，为反应机器人关节速度到末端执行器速度变换关系的雅可比矩阵，为机器人末端的输出作用力；令，则上述多冗余机械臂系统动力学模型表示为： 其中，变换后的模型将在自适应补偿控制算法设计中使用；步骤S3具体为：S31、设计多冗余机械臂系统的通信拓扑结构，所述通信拓扑结构用一个加权有向图表示，记为，其中表示一组节点，节点代表第个机械臂；表示边集合，当节点向节点发送信息，则边；表示一个邻接矩阵，其中表示边的权重，即节点接收到节点的信息，当，则边不存在，参考信号由一个虚拟的线形系统生成，标记为节点，其动力学模型如下： 其中是领导节点的状态，表示机械臂关节空间的参考信号，为参考关节位置，为参考关节速度，是一个已知的常数矩阵，其形式为一个分块矩阵，即，表示一个的全零矩阵，表示一个的单位矩阵，和表示一个的常数矩阵，并定义受控矩阵为；S32、分布式事件触发状态观测器设计如下： 其中，，表示机械臂对关节空间的参考信号的估计，为关节位置估计值，为关节速度估计值，表示机械臂的触发时刻，且；S33、引入事件触发条件，定义了如下新变量： 其中为机械臂的邻居误差，代表机械臂可以接收的信息综合误差，为经过事件触发后的机械臂的邻居误差，具体的事件触发机制如下： 其中，和是给定的正常数，分别反映的幅值和趋于零的速率；步骤S4具体为：S41、所述控制器的误差矢量定义如下： 其中是虚拟控制律，且；S42、设计Nussbaum函数如下： S43、设计Lyapunov函数： 为信号估计误差，为的上确界，为的估计值；S44、设计自适应补偿控制算法： 其中，，且均为正常数。

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