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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利时变机制约束下的机械臂RBF网络动态自适应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：CN120244986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510613191.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权时变机制约束下的机械臂RBF网络动态自适应控制方法是由罗久飞;郑小林;郑登华;王贤福;禄盛;尹爱军;谭云飞;李智斌;黄琼设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本时变机制约束下的机械臂RBF网络动态自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人技术控制领域，具体涉及一种时变机制约束下的机械臂RBF网络动态自适应控制方法，包括构建机械臂动力学模型，确定系统规定时间收敛标准，结合机械臂的关节运动参考轨迹，定义轨迹跟踪误差，基于动力学名义模型，构造规定时间下标称动力学模型的稳定鲁棒控制律；选择径向基函数，设计规定时间下的RBF网络自适应控制律以动态拟合系统中的综合非线性扰动项。本发明解决传统方法收敛时间不可控的问题，本发明采用RBF神经网络动态逼近综合扰动，通过时变增益的自适应律在线更新网络权重，显著提高了抗干扰能力，将模型驱动与数据驱动方法相结合，通过动力学模型解耦和前馈补偿策略，实现了更精确、低时延的轨迹跟踪控制。

本发明授权时变机制约束下的机械臂RBF网络动态自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种时变机制约束下的机械臂RBF网络动态自适应控制方法，包括构建机械臂动力学模型，确定系统规定时间收敛标准，结合机械臂的关节运动参考轨迹，定义轨迹跟踪误差，基于动力学名义模型，构造规定时间下标称动力学模型的稳定鲁棒控制律，其特征在于：选择径向基函数，设计规定时间下的RBF网络自适应控制律以动态拟合系统中的综合非线性扰动项，对于一个n自由度机械臂的全驱系统，存在未建模和动态外界扰动，给定机械臂关节转角与速度参考轨迹，通过以下控制器实现用户定义时间T内的稳定跟踪控制，其控制律表示为： 其中，表示规定时间下的RBF网络动态自适应控制律；为机械臂系统的标称惯性矩阵；表示机械臂系统的期望加速度参考轨迹；表示第二设计控制增益矩阵；表示基于时变增益函数缩放后的关节速度跟踪误差；表示第一设计控制增益矩阵；表示基于时变增益函数缩放后的关节转角跟踪误差信号；为机械臂系统的标称科里奥利力矩阵；为机械臂系统的标称重力向量，为RBF对综合扰动非线性项的实时估计输出值；为径向基函数的输出向量，表示RBF网络的输入状态向量，q表示机械臂系统的当前关节转角位置向量，表示机械臂系统的当前关节运动速度向量，表示机械臂系统的当前关节运动加速度向量，m表示RBF神经网络隐藏层的节点数；为RBF神经网络权重的在线估计值；为自适应学习率；为误差状态向量；为李雅普诺夫函数的解矩阵；表示惯性矩阵；时变增益函数表示为： 其中，t表示机械臂系统控制过程中的时间，表示安全过渡区间的系数，表示为防止时变增益函数无界增长的上限，表示为稳定时变增益的下限，表示机械臂系统的阶数，表示为正设计参数。

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