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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种高阶滑模动量观测器来估计机械臂外力的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：CN117773912B 。

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：202311553379.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种高阶滑模动量观测器来估计机械臂外力的方法是由宋小刚;李兵;徐鹏;秦磊设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高阶滑模动量观测器来估计机械臂外力的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高阶滑膜动量观测器来估计机械臂外力的方法，包括以下步骤：S1建立机械臂的动力学模型，所建立的动力学模型包含机械臂的动力学参数；S2通过机械臂激励实验中测量得到的数据，利用的动力学线性化模型对机械臂动力学参数进行辨识；通过激励轨迹用来持续的激励机械臂系统，使机械臂按照指定的激励轨迹运行，采集关节位的位置和电流，得到超定方程组，并采用最小二乘法求得机械臂的动力学参数；S3利用神经网络对关节摩擦力进行动态补偿；S4建立高阶滑膜动量观测器来观测机械臂所承受的交互力。本发明可有效消除外力估计过程中摩擦力的影响，具有外力检测精确性高、抗噪能力强的优点。

本发明授权一种高阶滑模动量观测器来估计机械臂外力的方法在权利要求书中公布了：1.一种高阶滑模动量观测器来估计机械臂外力的方法，其特征是包括以下步骤： S1建立机械臂的动力学模型 机械臂的动力学模型表示如下： ； 其中，为机械臂对称的正定惯量矩阵，为科氏力和离心力，为重力，关节驱动力矩，为关节受到外力矩，为不确定性的扰动力矩，为关节位移,为机械臂自由度数，为电机常数，为传动比，为关节电流；动力学模型具有以下性质： ①为斜对称矩阵，并满足： ； ②公式1-1的左边可以线性化为： ； 其中，为回归矩阵，为机械臂的动力学参数； S2动力学参数的辨识 通过机械臂激励实验中测量得到的数据，利用公式1-4的动力学线性化模型对机械臂动力学参数进行辨识；通过激励轨迹用来持续的激励机械臂系统，使机械臂按照指定的激励轨迹运行，采集关节位的位置和电流，得到超定方程组： ； 其中，；观测矩阵，为采集时刻； 机械臂的动力学参数采用最小二乘法求得： ； 其中，,为机械臂动力学参数估计值； S3利用神经网络对关节摩擦力进行动态补偿 基于库伦和粘滞摩擦力模型并借助具有良好非线性逼近能力的神经网络，建立自适应参数调节的摩擦力补偿模型公式如下： ； 其中，为未建模的非线性项，，分别为借助神经网络动态调整的库伦摩擦力系数和粘滞摩擦力系数，为摩擦力； S4建立高阶滑模动量观测器来观测机械臂所承受的交互力 通过结合动力学性质和动力学参数辨识的结果，并给观测矩阵输入特定的参数来求解观测器所需的参数；具体如下： ； 为的第列，所建立高阶滑模动量观测器可表示为： ； 其中，是机械臂的广义动量，为动量观测值；和i=1,2,3为不同的增益系数；、、为控制器参数；；为关节驱动力矩估计值。

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