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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于状态和参数估计的多电机伺服系统预定时间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：CN119828477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510002147.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于状态和参数估计的多电机伺服系统预定时间控制方法是由任雪梅;宋江超;郑冬冬设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态和参数估计的多电机伺服系统预定时间控制方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于状态与参数估计的多电机伺服系统预定时间控制方法，旨在提升多电机伺服系统的控制精度、动态响应性及鲁棒性。首先，采用高斯神经网络进行非线性动态建模，精确逼近系统中的未知动态特性。其次，针对多电机伺服系统设计观测器，能够同时估计系统的未知状态和参数，显著提高系统在复杂工况下的适应能力与鲁棒性。最后，结合观测器估计结果，提出了一种新的可变增益预定义滑模控制面。该方法能够有效克服传统滑模控制中存在的状态约束问题，确保系统在预定时间内实现快速且稳定的跟踪控制。通过本发明的技术方案，能够显著提升多电机伺服系统在精确控制、高速响应及鲁棒性方面的性能，广泛适用于高精度、多自由度伺服控制系统。

本发明授权基于状态和参数估计的多电机伺服系统预定时间控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于状态和参数估计的多电机伺服系统预定时间控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：训练神经网络对多电机伺服系统的未知动态进行估计；所述未知动态包括摩擦量和扰动量；神经网络的输入为多电机伺服系统的控制量u和系统输出y，神经网络的输出为系统动态估计量dnet； 步骤2：控制时，多电机伺服系统的控制量u和系统输出y输入到神经网络中，神经网络输出的系统动态估计量dnet提供给自适应观测器和自适应变增益预定时间滑模跟踪控制器； 步骤3：自适应观测器以系统动态估计量dnet作为系统摩擦和外部扰动的补偿，对系统状态量和参数进行观测，将状态估计和参数估计提供给自适应变增益预定时间滑模跟踪控制器； 步骤4：以多电机伺服系统位置和期望位置的误差作为输入，采用自适应变增益预定时间滑模跟踪控制器产生控制量u，输出给多电机伺服系统；所述自适应变增益预定时间滑模跟踪控制器利用系统动态估计量dnet来补偿系统的摩擦和外部扰动，同时以自适应观测器的估计量和作为实际系统状态和参数，并根据实际需求设计滑模面的预定时间Tf，确保系统在该时间内实现跟踪； 所述自适应观测器为含有系统动态估计量dnet补偿的自适应观测器，构建方式为： 构建系统动态估计量dnet补偿的多电机伺服系统模型为： 其中，xt＝[x1,x2]T，x1＝θL，θL表示多电机伺服系统负载的角位置；A为系统矩阵，Ψt为回归矩阵，C为系统的输出矩阵，yt为系统输出量；θ为需要估计的系统参数： 其中，ε为没有死区非线性的情况下负载角位置θL与电机角位置θm之间的比例系数；JL和Jm分别表示负载和各电机的转动惯量；bm表示电机的黏性摩擦系数； 则，基于所述多电机伺服系统模型设计辅助矩阵： 则，含有系统动态估计量dnet补偿的自适应观测器为： 其中，和分别为自适应观测器输出的状态估计和参数估计；A-KC为赫尔维茨矩阵，K为观测增益向量，Γ为学习增益矩阵。

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