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龙图腾网获悉北华大学申请的专利一种机械臂云台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：CN120190834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510685534.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机械臂云台动态自适应控制方法是由薛航;杨利媛;赵莹;刘洪波;孟祥设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械臂云台动态自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机械臂云台动态自适应控制方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、构建机械臂云台控制系统；步骤二、对酶作用优化算法进行改进；步骤三、获取机械臂云台当前位置和目标位置之间的误差，计算云台需要调整的角度误差，通过改进的酶作用优化算法对机械臂云台控制系统的PID控制器模块的控制参数进行优化，得到最优的一组控制参数；步骤四、根据步骤三中得到的一组最优控制参数输入PID控制器，通过PID控制器输出的控制量调整机械臂云台达到目标角度；通过改进的酶作用优化算法对机械臂云台控制系统中PID控制器进行优化，提高机械臂云台控制系统的适应能力和控制精度。

本发明授权一种机械臂云台动态自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种机械臂云台动态自适应控制方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、构建机械臂云台控制系统，所述控制系统包括：位置获取模块、角度计算模块、PID控制器模块、改进的酶作用优化算法模块、云台姿态调整模块、云台实时位置检测模块； 步骤二、对酶作用优化算法进行改进，具体改进包括： S1、通过一种基于局部梯度的适应性调整机制来更新酶作用优化算法的自适应因子AF，结合了种群中个体的局部梯度信息和搜索空间多样性熵的变化，实时反馈和调整算法在寻优过程中自适应因子AF的大小； S2、通过一种轨道扰动诱导位置更新策略改进酶作用优化算法中的第二个底物的位置更新的数学模型，该策略从非欧几里得轨道路径演化与控制微扰场生成机制出发，模拟酶通过构象通道变化底物动态路径，并将其映射为算法中个体位置路径的跃迁轨迹，通过生成非动态酶势场因子Uiter和微扰动因子Titer对个体位置进行更新，将搜索空间视为非欧几里得轨道，每个个体在空间中遵循局部能量轨道传播，不直接更新个体位置，而是构建非动态酶势场因子Uiter和微扰因子Titer，个体在扰动轨道中沿着微扰动态跃迁路径进行移动，非动态酶势场因子Uiter和微扰因子Titer如式5和式6所示： 5； 式5中，N表示种群个体数量，rand表示[0,1]之间的随机数，f表示当前个体位置的适应度值，exp表示指数计算函数，iter表示当前迭代次数，Xiter表示当前个体位置，Xiter-1表示前一次迭代次数下个体的位置，σiter表示迭代阶段的扩展尺度，σiter=itermax_iter，max_iter表示最大迭代次数； 6； 式6中，K表示扰动项的数量，取值为5，exp表示指数计算函数，iter表示当前迭代次数，fk表示扰动项的频率，取值范围为[1,3]，Xk表示当前个体位置向量与种群中个体平均位置向量的内积，d表示扰动方向，取值为[-1,1]之间的随机数； 然后设置个体位置更新的步长调控因子y，y=ymax1+log1+iter，ymax表示步长最大值，取值为ub-lb2，ub表示搜索空间的上限，lb表示搜索空间的下限，通过迭代次数的增加，y的值进行衰减，结合上述该策略构建的所有数学模型，进行个体的位置更新，具体的更新公式如式7所示： 7； 式7中，Xiter+1表示更新的个体位置，Xiter表示当前个体位置，y表示步长调控因子，Uiter表示非动态酶势场因子，Titer表示微扰因子； 步骤三、获取机械臂云台当前位置和目标位置之间的误差，计算云台需要调整的角度误差，通过改进的酶作用优化算法对机械臂云台控制系统的PID控制器模块的控制参数进行优化，得到最优的一组控制参数，具体步骤为： step1、对改进的酶作用优化算法进行参数的初始化，包括种群个体数量N，问题维度dim，最大迭代次数max_iter，搜索空间上限ub，搜索空间下限lb； step2、将改进的酶作用优化算法与构建的机械臂云台控制系统中的PID控制器模块进行映射，具体为将改进的酶作用优化算法的优化过程与PID控制器的参数整定进行结合，改进的酶作用优化算法的问题维度dim=3，每个个体的位置包含三个维度对应PID控制器的Kp、Ki、Kd三个参数， ，、、表示个体位置向量在三个维度上的分量，将每次算法寻优得到的参数输入PID控制器并返回控制的实时误差值et，通过适应度值函数计算每组参数的适应度值大小作为寻优的指标； step3、设置改进的酶作用优化算法的适应度值函数，并通过适应度值函数计算初始种群中个体的适应度值，并根据适应度值大小进行排序，选取最优个体的位置，具体的适应度值函数为： 8； 式8中，J表示适应度值，et表示实时误差，T表示系统运行时间； step4、通过改进的酶作用优化算法的数学模型对种群中的个体位置进行更新，并对更新后的种群根据适应度值进行排序； step5、判断当前迭代次数是否达到了最大迭代次数，如果没有达到返回执行step4进行寻优，如果达到则完成算法寻优输出最优解； 步骤四、根据步骤三中得到的一组最优控制参数输入PID控制器，通过PID控制器输出的控制量调整机械臂云台达到目标角度。

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