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龍圖騰網獲悉北華大學申請的專利一種機械臂云臺動態自適應控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120190834B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510685534.0，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種機械臂云臺動態自適應控制方法是由薛航;楊利媛;趙瑩;劉洪波;孟祥設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機械臂云臺動態自適應控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種機械臂云臺動態自適應控制方法，屬于PID控制優化技術領域，具體步驟為：步驟一、構建機械臂云臺控制系統；步驟二、對酶作用優化算法進行改進；步驟三、獲取機械臂云臺當前位置和目標位置之間的誤差，計算云臺需要調整的角度誤差，通過改進的酶作用優化算法對機械臂云臺控制系統的PID控制器模塊的控制參數進行優化，得到最優的一組控制參數；步驟四、根據步驟三中得到的一組最優控制參數輸入PID控制器，通過PID控制器輸出的控制量調整機械臂云臺達到目標角度；通過改進的酶作用優化算法對機械臂云臺控制系統中PID控制器進行優化，提高機械臂云臺控制系統的適應能力和控制精度。

本發明授權一種機械臂云臺動態自適應控制方法在權利要求書中公布了：1.一種機械臂云臺動態自適應控制方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟一、構建機械臂云臺控制系統，所述控制系統包括：位置獲取模塊、角度計算模塊、PID控制器模塊、改進的酶作用優化算法模塊、云臺姿態調整模塊、云臺實時位置檢測模塊； 步驟二、對酶作用優化算法進行改進，具體改進包括： S1、通過一種基于局部梯度的適應性調整機制來更新酶作用優化算法的自適應因子AF，結合了種群中個體的局部梯度信息和搜索空間多樣性熵的變化，實時反饋和調整算法在尋優過程中自適應因子AF的大??； S2、通過一種軌道擾動誘導位置更新策略改進酶作用優化算法中的第二個底物的位置更新的數學模型，該策略從非歐幾里得軌道路徑演化與控制微擾場生成機制出發，模擬酶通過構象通道變化底物動態路徑，并將其映射為算法中個體位置路徑的躍遷軌跡，通過生成非動態酶勢場因子Uiter和微擾動因子Titer對個體位置進行更新，將搜索空間視為非歐幾里得軌道，每個個體在空間中遵循局部能量軌道傳播，不直接更新個體位置，而是構建非動態酶勢場因子Uiter和微擾因子Titer，個體在擾動軌道中沿著微擾動態躍遷路徑進行移動，非動態酶勢場因子Uiter和微擾因子Titer如式5和式6所示： 5； 式5中，N表示種群個體數量，rand表示[0,1]之間的隨機數，f表示當前個體位置的適應度值，exp表示指數計算函數，iter表示當前迭代次數，Xiter表示當前個體位置，Xiter-1表示前一次迭代次數下個體的位置，σiter表示迭代階段的擴展尺度，σiter=itermax_iter，max_iter表示最大迭代次數； 6； 式6中，K表示擾動項的數量，取值為5，exp表示指數計算函數，iter表示當前迭代次數，fk表示擾動項的頻率，取值范圍為[1,3]，Xk表示當前個體位置向量與種群中個體平均位置向量的內積，d表示擾動方向，取值為[-1,1]之間的隨機數； 然后設置個體位置更新的步長調控因子y，y=ymax1+log1+iter，ymax表示步長最大值，取值為ub-lb2，ub表示搜索空間的上限，lb表示搜索空間的下限，通過迭代次數的增加，y的值進行衰減，結合上述該策略構建的所有數學模型，進行個體的位置更新，具體的更新公式如式7所示： 7； 式7中，Xiter+1表示更新的個體位置，Xiter表示當前個體位置，y表示步長調控因子，Uiter表示非動態酶勢場因子，Titer表示微擾因子； 步驟三、獲取機械臂云臺當前位置和目標位置之間的誤差，計算云臺需要調整的角度誤差，通過改進的酶作用優化算法對機械臂云臺控制系統的PID控制器模塊的控制參數進行優化，得到最優的一組控制參數，具體步驟為： step1、對改進的酶作用優化算法進行參數的初始化，包括種群個體數量N，問題維度dim，最大迭代次數max_iter，搜索空間上限ub，搜索空間下限lb； step2、將改進的酶作用優化算法與構建的機械臂云臺控制系統中的PID控制器模塊進行映射，具體為將改進的酶作用優化算法的優化過程與PID控制器的參數整定進行結合，改進的酶作用優化算法的問題維度dim=3，每個個體的位置包含三個維度對應PID控制器的Kp、Ki、Kd三個參數， ，、、表示個體位置向量在三個維度上的分量，將每次算法尋優得到的參數輸入PID控制器并返回控制的實時誤差值et，通過適應度值函數計算每組參數的適應度值大小作為尋優的指標； step3、設置改進的酶作用優化算法的適應度值函數，并通過適應度值函數計算初始種群中個體的適應度值，并根據適應度值大小進行排序，選取最優個體的位置，具體的適應度值函數為： 8； 式8中，J表示適應度值，et表示實時誤差，T表示系統運行時間； step4、通過改進的酶作用優化算法的數學模型對種群中的個體位置進行更新，并對更新后的種群根據適應度值進行排序； step5、判斷當前迭代次數是否達到了最大迭代次數，如果沒有達到返回執行step4進行尋優，如果達到則完成算法尋優輸出最優解； 步驟四、根據步驟三中得到的一組最優控制參數輸入PID控制器，通過PID控制器輸出的控制量調整機械臂云臺達到目標角度。

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