1.一种基于柔性关节机械臂的自适应控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)根据柔性关节机械臂的动力学方程得到具有全状态约束的纯反馈非线性系统的状态方程；

所述具有全状态约束的纯反馈非线性系统的状态方程包括：n

其中，n为机械臂的连杆和电机的相关参数，此处为4，x∈R ,u∈R,y∈R分别为系统的状态向量、控制输入与控制输出， 且 为未知光滑函数， 为已知光滑函数，di(t)∈R为未知外部扰动，所有的状态变量被限制在一个开集∏xi＝{xi:|xi|＜kxi}中，kxi为已知正数，i＝1,2,...,n；

(2)依据所述纯反馈非线性系统的状态方程构建设计变量；

所述构建设计变量为：

其中，yr为系统输出的参考轨迹，x1,xj为系统的状态向量，ωj为滤波器输出变量，αi为* 2 *第i个虚拟控制变量，χi为滤波器输入、输出之间的误差；Θ＝max(||θi||)，θi为优化的权向量，为Θ的估计， 为估计误差；

(3)结合神经网络逼近与最少学习参数方法，利用基于动态面控制方法进行递推设计，根据控制目标设计虚拟控制变量、实际控制输入及自适应更新律；

所述控制目标包括：

目标1：系统所有的状态变量不违反状态约束条件，即保证|xi|＜kxi,i＝1,2,...,n；

目标2：系统输出跟踪误差小于预先设定正常数q；

目标3：所有的闭环系统变量最终一致有界；

所述根据控制目标设计虚拟控制变量、实际控制输入及自适应更新律包括：其中，ki,bi,l,σ＞0均为设计参数，φi为神经网络基函数，gj为已知光滑函数，j＝1,2…n， 分别为滤波器输出变量ωi,ωn的一阶时间导数，φn,φj为神经网络逼近未知函数而使用的基函数； 为funnel误差变量，Si(t)是递推设计过程中的第i个误差变量， 为第i个funnel边界，tsi为收敛时间常数；

(4)采用所述设计变量和纯反馈非线性系统的状态方程构建Lyapunov函数，选取合适的Lyapunov函数V，对函数V求导 并将虚拟控制变量、实际控制输入、自适应更新律代入，验证 是否成立，如 成立，则证明设计的控制器可使得系统变量最终一致有界；如不成立，重新设计虚拟控制变量、控制输入、自适应更新律，直至 成立；

(5)利用Lyapunov稳定性理论对纯反馈非线性系统的稳定性进行分析，在证明系统稳定的基础上，证明系统的状态变量符合所述控制目标。

2.根据权利要求1所述的自适应控制方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括以下步骤：(41)根据具有全状态约束的纯反馈非线性系统的状态方程与S1＝x1‑yr，计算误差变量S1的导数，得到：其中，g1是已知光滑函数，x2是系统的状态向量，d1(t)是一个未知外部扰动；

利用神经网络去逼近未知非线性函数f1，可得 其中， 表示估计误差变量，满足 ε1,m＞0， 表示RBF神经网络最优权向量，φ1为神经网络逼近未知函数而使用的基函数；

将上述公式改写为：

设计第1个虚拟控制变量为：

其中，b1为待设计的正常数，k1表示误差变量λ1的控制增益；

为避免对虚拟控制变量α2重复求导，引入一个时间常数为τ2一阶滤波器，α2通过滤波器之后可得新的变量ω2，即：定义χ2＝ω2‑α2，对χ2取关于时间的导数可得H2表示如下的连续函数：

其中，χ3是滤波器输入输出之间的误差；

定义funnel误差变量 其中 b0,1为决定初始误差最大边界的大于零的常数，b∞,1表示稳态误差边界的大于零的常数，ts1为收敛时间常数；

选择第1个候选的Lyapunov函数为

对V1求导，可得：

利用Young不等式，得到

由于H2(·)为关于其参数的连续函数，若将初值在给定的紧集范围内，那么H2(·)存在上界M2；结合Young不等式，可得将式(8)，(9)代入式(7)得到：

其中，g1m, 分别表示光滑函数g1的上界和上界的平方；ε1m、 分别为估计误差变量的上界和上界的平方；d1是未知外部扰动，d1m, 分别表示d1的上界和上界的平方；

(42)计算得到 表示为：

其中，τj+1表示一阶滤波器的一个时间常数，Mj+1表示连续函数Hj+1(·)的上界， 是连续函数Hj+1(·)上界的平方，其中j＝1,...,i；

(43)计算得到 表示为：

其中，βm为正常数。

3.根据权利要求2所述的自适应控制方法，其特征在于，所述步骤(5)，包括：首先，考虑闭环系统的Lyapunov函数为：计算V关于时间的导数可得

其中，εjm, 分别是估计误差变量 的上界和上界的平方，其中，j＝1,...,i；dj是未知外部扰动，djm, 分别表示dj的上界和上界的平方，其中，j＝1,...,i；

选择控制增益与滤波器时间常数

其中，Ci,Cn,ρi为正常数，i＝1,...,n‑1；ki,kn分别为误差变量λi,λn的控制增益；gim表示gi的上界， 表示gi上界的平方，i＝1,...,n‑1；

因此，式(2)改写为：

其中

C＝min(2C1,...,2Cn,2ρ1,...,2ρn‑1,σ/l),求解式(3)可得

根据式(4)可知，t→∞时，选取的Lyapunov函数V(t)→γ/C，故可知λi,xi, 都是有界的；由于Θ为优化的常数，且 可得 有界；λ1有界，则S1有界，进而可知状态变量x1有界；

参考轨迹满足|yr|≤A0，使|y|≤|yr|+|S1|≤A0+b0,1+b∞,1＜kx1，其中，A0表示参考轨迹yr的界；b0,1为决定初始误差的最大边界的大于零的常数，b∞,1表示稳态误差边界的大于零的常数； 是状态变量x1的约束条件，为已知正数；可知状态x1不会违反状态约束条件；类似的，得出Si,αi,ωi有界，且xi也不会违反状态约束条件，其中i＝2,…,n；

因此，由 调节参数增大C或减小γ，使得2γ|fη1‑|S1||/C＜q成立，则跟踪误差S1＜q必然成立，其中，q为预先给定的常数。