1.一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：包括：步骤1，基于齿轮巡检机器人系统N关节机械臂数学模型，构建跟踪误差方程；

步骤2，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络，实现对齿轮巡检机器人系统N关节机械臂未知扰动观测补偿；

步骤3，利用齿轮巡检机器人系统输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人系统输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面；

步骤4，以系统扰动自适应律为基础，设计自适应趋近律和齿轮巡检机器人系统N关节机械臂控制器τ(t)。

2.根据权利要求1所述的一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤1中，齿轮巡检机器人系统包含图像运算中心、高倍相机、N关节机械臂，高倍相机采集齿轮表面质量图像。

3.根据权利要求1～2任一所述的一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤1中，定义齿轮巡检机器人系统N关节机械臂数学模型：其中，q(t)代表齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的关节的角度，一阶和二阶分别代表角速度和角加速度，等式左边分别为：齿轮巡检机器人系统N关节机械臂惯性力项齿轮巡检机器人系统N关节机械臂离心力和哥氏力项n×n

齿轮巡检机器人系统N关节机械臂重力项G(q(t))∈R 、齿轮巡检机器人系统N关节机械臂n×n摩擦力项 齿轮巡检机器人系统N关节机械臂外扰项τd(t)∈R ；M(q(t))n×n∈R 为齿轮巡检机器人系统N关节机械臂惯性矩阵， 为齿轮巡检机器人系统N关节机械臂离心力和哥氏力矩阵；等式右边为齿轮巡检机器人系统N关节机械n×n臂控制力项τ(t)∈R ；

定义所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的跟踪误差为：*

e(t)＝q(t)‑q(t)

*

其中，q(t)是所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的目标轨迹，q(t)是所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的实际轨迹，e(t)是所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的跟踪误差；

将所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的跟踪误差取一阶微分得：*

其中， 是e(t)的一阶微分； 是q (t)的一阶微分； 是q(t)的一阶微分；

将所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的跟踪误差取二阶微分得：*

其中， 是e(t)的二阶微分； 是q (t)的二阶微分； 是q(t)的二阶微分。

4.根据权利要求1～3任一所述的一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤2中，为实现对齿轮巡检机器人系统N关节机械臂未知扰动观测补偿，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络：*

w＝argmin(τd(t))

e(t)＝[e1(t) e2(t) … en(t)]h(x)＝[h1(x) h2(x) … hn(x)]b＝[b1 b2 … bn]

*

其中，w 是最佳权重，h(x)是隐藏层函数， 是齿轮巡检机器人系统N关节机械臂未知扰动观测估计值，x是神经网络输入，c是高斯函数中心向量，b是高斯函数带宽。

5.根据权利要求1～4任一所述的一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤3中，以齿轮巡检机器人系统输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人系统输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面：T

s(t)＝[s1(t) s2(t) … sn(t)]T

kgfp＝diag[k1gfp k2gfp … kngfp]T

kgfi＝diag[k1gfi k2gfi … kngfi]T

e(t)＝[e1(t) e2(t) … en(t)]T

e(0)＝[e1(0) e2(0) … en(0)]其中，s1(t)，s2(t)…sn(t)是分数阶全局滑模面s(t)的子滑模面；kgfp是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人系统输出跟踪误差比例项和初始项的调参增益，kgfi是分数阶全局滑j模面齿轮巡检机器人系统输出跟踪误差分数阶积分项的调参增益，D是分数阶积分，j是分数阶积分阶数；

将所述的分数阶全局滑模面取一阶微分得：其中， 是s(t)的一阶微分。

6.根据权利要求1～5任一所述的一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤4中，根据滑模可达性条件 定义自适应趋近律：

α＝[α1 α2 … αn]

β＝[β1 β2 … βn]

其中，k为自适应调参增益且自适应率为β|s(t)|，α和β是调参增益且αn>0，

7.根据权利要求1～6任一所述的一种齿轮巡检机器人系统自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤6中，联立分数阶全局滑模面和自适应趋近律，得：取 的一阶微分，得：

根据所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的跟踪误差一阶微分和二阶微分，得：联立所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂数学模型和所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂未知扰动观测估计值，设计齿轮巡检机器人系统N关节机械臂控制器τ(t)：