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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种上肢康复机器人智能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：CN116604532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310533522.7，技术领域涉及：B25J9/00；该发明授权一种上肢康复机器人智能控制方法是由李可;张娜;张付凯;王聪设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种上肢康复机器人智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种上肢康复机器人智能控制方法及系统，本发明针对实际机械臂的离散时间系统动态模型的不确定性，设计跟踪误差，然后基于离散确定学习理论构建自适应神经网络控制器，沿着周期轨迹可对内部未知动态进行精准建模学习，进而利用学习到的知识构建基于经验的学习控制器；并结合人际技能传递方法，提高康复机器人应对不确定环境下的控制性能。本发明可以实现快速收敛和高精度、更好瞬态表现的动态性能，对提高上肢康复机器人康复训练的效率具有重要的意义。

本发明授权一种上肢康复机器人智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种上肢康复机器人智能控制方法，其特征是，包括以下步骤： 获取若干次示教轨迹，所述示教轨迹根据康复需求自定义的康复训练轨迹得到； 基于示教轨迹确定周期性参考轨迹，并对各周期性参考轨迹进行运动表征和技能建模，拟合出最终的参考轨迹；具体过程包括： 对示教轨迹的时间长度不一致，采用样条插值算法进行补齐； 对示教轨迹的开始位置不一致，利用广义时间规整算法将多次示教轨迹对齐； 利用高斯混合模型和高斯混合回归将补齐和对齐后的多次示教轨迹整合为一条最终的参考轨迹； 利用高斯混合模型时，模型采用的参数为由期望最大化算法评估得到的高斯混合模型的模型参数； 构建离散时间自适应神经网络控制器，在跟踪控制过程中识别上肢康复机器人系统中的未知动态，并对康复需求者和及上肢康复机器人系统之间的相互作用力进行逼近学习和存储； 利用从离散时间自适应神经网络控制器中学习到的知识构建基于经验的学习控制器，以在相同或相似的任务中进一步提升控制性能； 具体为：根据上肢康复机器人的离散时间动态模型和离散确定学习理论设计自适应神经网络控制器和学习控制器； 将上肢康复机器人离散动力学传递到输出反馈控制系统中，建立规范系统形式的动态模型； 利用基于离散的上肢康复机器人动力学模型和离散确定学习理论设计离散时间自适应神经网络控制器； 离散时间自适应神经网络控制器需使用径向基函数神经网络，且神经元向量需满足持续激励条件； 根据李雅普诺夫稳定性理论和离散确定学习理论设计神经网络权值更新律； 离散时间自适应神经网络控制器的学习过程需要通过状态转换将学习误差转换为离散线性时变扰动以克服仿射项的干扰，进行闭环学习。

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