1.一种机械臂预设时间自适应神经网络协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：对存在未知非线性的多机械臂系统进行建模，得到第i个机械臂的状态方程；

第二步：定义第i个多机械臂的误差变量，并设计第一个虚拟控制律αi,1和自适应律第三步：定义事件触发机制；

第四步：定义第二个虚拟控制律αi,2和自适应律 和第五步：基于Matlab实验平台，进行仿真实验，对系统进行稳定性分析。

2.根据权利要求1所述的一种机械臂预设时间自适应神经网络协同控制方法，其特征在于：第一步具体包括以下内容：S1：第i(i＝1,2…,N)个机械臂可以描述为：xi,1代表第i个机械臂连杆的角速度，yi和 分别代表第i个机械臂的输出信号和输入信号， 代表非线性的死区输入，增益函数Ai＝1.5+0.1sin(xi,1xi,2)，Bi代表粘性摩擦系数，Gi代表连杆的质量，li代表连杆长度，Ji代表惯性力矩；

S2：输入死区模型表示为：

和 分别为死区的右斜率和左斜率，而rir(t)和ril(t)分别表示死区的右断点和左断点，满足 rir(t)≥0，ril(t)≥0；

S3：将上述死区模型重写为：

其中；

S4：第i个机械臂的同步误差可以定义为：N×N

y0代表虚拟领导者的参考输出，B＝diag[b1,b2,…,bN]∈R 表示领导者和机械臂之间的邻接矩阵，如果机械臂i能从领导者获取到信息，则bi>0，若不能则bi＝0。

3.根据权利要求1所述的一种机械臂预设时间自适应神经网络协同控制方法，其特征在于：第二步中第i个机械臂的误差变量：其中zi,2为第i个机械臂的误差变量，αi,1为第i个多机械臂的虚拟控制律。

4.根据权利要求3所述的一种机械臂预设时间自适应神经网络协同控制方法，其特征在于：第二步中第一个虚拟控制律αi,1和自适应律 如下：S1：采用径向基函数神经网络对未知组合部分进行逼近，表示为：

T

Xi,1＝[xi,1,xj,1,xj,2]，σi,1(Xi,1)满足关系 且S2：第一虚拟控制律αi,1和自适应律 设计如下：gi,1为gi,1输入增益函数下界，参数满足ρi,1>0,li,1>0。

5.根据权利要求1所述的一种机械臂预设时间自适应神经网络协同控制方法，其特征在于：第三步的具体内容为：S1：定义事件触发机制如下：

其中，设计参数满足0<λi<1,τi>0,ηi>0,S2：定义控制信号为：

T

其中 Γi＝[αi,2,1] ；

S3：通过 对Ξi进行估计，估计误差表示为：综上控制信号可以重写为：

S4：构建相对阈值：

当tκ+1时刻，相对误差 满足 则输出信号 将更新为事件触发信号

6.根据权利要求5所述的一种机械臂预设时间自适应神经网络协同控制方法，其特征在于：第四步包括以下内容：S1：采用径向基函数神经网络对未知组合部分 进行逼近，表示为：

其中 且

S2：根据第二误差变量zi,2及上述过程利用径向基函数神经网络求解得到未知不确定部分，利用反步设计方法以及李雅普诺夫函数设计第二虚拟控制律αi,2，同时生成自适应律和其中 设计参数ρi,2>0,li,2>0，gi,2为gi,2下界，满足gi,2≤gi,2。