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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种具有非对称时滞的动态不确定性系统的自适应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：CN114527664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210184988.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种具有非对称时滞的动态不确定性系统的自适应跟踪控制方法是由丑武胜;李航设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有非对称时滞的动态不确定性系统的自适应跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有非对称时滞的动态不确定性系统的自适应跟踪控制方法，属于遥操作控制技术领域，包括建立系统动力学模型和数据运算结构，设计主从端控制律和自适应更新律，使得从端实际的力反馈信息能够实时提供给主端。本发明利用模糊神经网络逼近模型中的不确定项，并结合反步法来设计了从端控制器，使得系统位置跟踪误差一致收敛，并提高了系统的透明性。本发明在方法上利用自适应的思想，去实时在线更新控制律模型中的权重参数以及跟踪误差，进一步缩短了实际系统实现稳定的调节时间，同时控制律的信号设计避免了神经网络逼近过程中对于加速度信号以及外部扰动上界信息的依赖。

本发明授权一种具有非对称时滞的动态不确定性系统的自适应跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种具有非对称时滞的动态不确定性系统的自适应跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：以一个包含两个n自由度机器人的遥操作系统为对象，在考虑机器人关节摩擦的条件下，建立系统动力学模型，给出此类非线性模型的结构特征； S2：利用模糊逻辑和神经网络结构，建立数据运算结构； S3：基于反步法，定义从端机器人的位置误差信号、速度误差信号；根据模糊神经网络运算结构，设计从端控制律；设计从端机器人的模糊神经网络权重参数和误差估计的自适应更新律，使得模糊神经网络能够在不依赖加速度信号和外部扰动上界信息的条件下逼近机器人的动力学； S4：利用主端机器人的位置时延信号，设计具有重力补偿的主端模糊神经网络控制律；设计主端机器人的模糊神经网络权重参数和误差估计的自适应更新律，使得从端实际的力反馈信息能够实时提供给主端； 所述步骤S2中的模糊神经网络包括成员函数层、规则层和模糊逻辑层，所述成员函数层以矩形框节点表示输入变量的隶属度函数，以区分输入量x＝[x1…xixn]T与分类器的契合度，所述规则层以标有Π的圆形节点表示模糊推理规则，所述模糊逻辑层以标有Σ的圆形节点表示网络的输出信号； 所述步骤S2中建立数据运算结构具体包括以下步骤： S201：所述成员函数层选取如下高斯成员函数作为输入量的隶属度函数： 其中ci和分别高斯函数的平均值和标准偏差； S202：所述规则层将推理结果传递到模糊逻辑层，规则层的输出可以表述为： 其中，lk代表规则层第k个输出，代表输出层和规则层之间的权值； 按照模糊函数向量的概念，模糊神经网络的输出可以归纳为 其中，y＝[y1y2yo]， S204：根据全局逼近理论，对于任意闭集上的非线性函数U存在一个最优逼近权值矩阵w*，满足如下形式： 其中，òxt代表有界最小逼近误差。

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