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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种基于自适应动态规划的机械臂系统鲁棒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：CN121589821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610113177.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于自适应动态规划的机械臂系统鲁棒跟踪控制方法是由王瑞华;李玉涟;孙海滨;焦绪国;孙荣荣;王帅设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应动态规划的机械臂系统鲁棒跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本申请属于机器人控制领域，具体涉及一种基于自适应动态规划的机械臂系统鲁棒跟踪控制方法，本申请在自适应动态规划框架下，融合博弈论思想，采用Critic神经网络同步学习算法求解近似最优控制和最坏干扰，同时为了不牺牲主控制的最优性，设计了辅助控制，利用零空间特性实现非匹配扰动的间接补偿，避免主控制偏离最优轨迹；通过对一个机械臂系统进行仿真验证，验证所提方法在最坏情况干扰下能够完成轨迹跟踪任务，并保证其最优性、鲁棒性和跟踪精度。

本发明授权一种基于自适应动态规划的机械臂系统鲁棒跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应动态规划的机械臂系统鲁棒跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.建立n自由度机械臂动力学模型，通过定义跟踪误差与滑模面建立误差增广系统，加入显式不匹配干扰项得到受干扰系统模型； S11.n自由度机械臂动力学方程如下： ； 其中为关节角度的向量，为关节角速度的向量，为关节角加速度的向量，表示正定惯性矩阵，表示科里奥利力和向心力，是重力矢量，为关节力矩，为系统的控制输入； S12.定义误差，其中为期望关节角度的向量，为关节角度跟踪误差；定义滑模面，其中为滑模面常增益矩阵；定义状态变量；考虑外部干扰，表达式为： ； 其中，，，为干扰项； S2.利用零空间特性设计辅助控制器； 设计辅助控制，变为： ； ； 其中，为具有匹配维度的单位矩阵，为的Moore-Penrose伪逆； S3.设计成本函数，得到待求解的最优控制策略、最坏干扰； S31.结合控制和最优控制的思想，设计成本函数： ； 其中、、为对称正定常数矩阵，为正常数，最优跟踪控制问题建模为： ； 其中、和分别表示允许的控制输入、辅助控制器和扰动变量的集合； S32.根据贝尔曼最优性理论，极小极大优化问题转化为求解哈密顿-雅可比-艾萨克HJI方程： ； 其中，哈密顿函数定义为： ； S33.通过求解HJI方程： ； 得到最优控制输入、最优辅助控制器和最坏扰动的计算结果如下： ； 将结果带入哈密顿函数中得到最优哈密顿函数： ； S4.设计网络权重更新律，用单Critic神经网络逼近成本函数，求解近似最优控制策略和近似最坏干扰； S41.采用单Critic神经网络逼近最优成本函数： ； 其中表示最优的理想权重向量，其中表示隐藏层神经元的数量，为激活函数，为逼近误差，近似最优成本函数的梯度为： ； 其中为激活函数的梯度，为逼近误差的梯度； S42.最优控制输入、最优辅助控制器和最坏干扰可写为： ； S5.给定机械臂参数，进行仿真实验，完成基于ADP机械臂系统的轨迹跟踪控制。

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