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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于非线性跟踪微分器的机械臂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：CN115524974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211279923.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于非线性跟踪微分器的机械臂轨迹跟踪控制方法是由马瑞梓;张艺婕设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非线性跟踪微分器的机械臂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非线性跟踪微分器的机械臂轨迹跟踪控制方法。该方法设计了非线性跟踪微分器，不仅可以快速跟踪机械臂输出的信号并过滤噪声，而且还能估计机械臂系统中的未知状态。包括以下步骤：S1：结合反双曲正弦函数和终端吸引子函数，设计非线性跟踪微分器；S2：对机械臂动力模型，采用RBF神经网络逼近机械臂的不确定性，设计带有鲁棒因子的滑模控制器；S3：利用所述非线性跟踪微分器，估计所述机械臂内的未知状态，跟踪所述机械臂输出的位置信号并重构得到其速度信号，反馈至所述滑模控制器。本发明通过所设计的非线性跟踪微分器结合滑模控制器实现机械臂轨迹跟踪控制，具有快速响应、过滤噪声等特点。

本发明授权一种基于非线性跟踪微分器的机械臂轨迹跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性跟踪微分器的机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：设计非线性跟踪微分器； S2：设计带有鲁棒因子的滑模控制器； S3：利用所述非线性跟踪微分器，估计机械臂内的未知状态，跟踪所述机械臂输出的位置信号并重构得到其速度信号，将输出的跟踪信号以及速度信号反馈至所述滑模控制器，达到跟踪所述机械臂轨迹的效果； 所述步骤S1包括以下步骤： S1-1、设计基于基于反双曲正弦函数和终端吸引子函数的非线性跟踪微分器： 式（1） 所述式（1）中，为输入信号，为的跟踪信号，为的微分信号；为速度因子；为可调参数；也为可调参数；，与均为奇数，为终端吸引子参数； S1-2、构造李雅普诺夫函数，根据Barbashin-Krasovskii定理证明所述非线性跟踪微分器的稳定性； 所述步骤S2中包括： S2-1：设定机械臂的动力学模型为 式（4） 所述式（4）中，为所述机械臂的关节变量，即关节的角位移；为所述机械臂的正定对称惯性矩阵；为所述机械臂的离心力和哥式力项；为所述机械臂的重力项；为所述机械臂的摩擦项；为所述机械臂的外部有界输入干扰；为控制力矩； S2-2： 定义跟踪误差，其中为期望位置指令， 设计滑模函数，其中， 令未知不确定函数为，其中；利用RBF神经网络算法对函数逼近后得到；对神经网络逼近后的误差项以及系统外部扰动项设计鲁棒因子，其中的为神经网络逼近误差的临界值，为机械臂外部干扰的临界值；式中的、和分别代表动力学模型中的、和； S2-3：设计所述滑模控制器方程 式（5） 所述式（5）中，为RBF神经网络对所述机械臂中的未知不确定项逼近后的函数；为滑模控制项，为滑模函数，为滑模控制系数；为鲁棒因子，为神经网络逼近误差的临界值，为所述机械臂外部干扰的临界值。

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