1.误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立柔性关节机械臂模型并改写为状态空间表达式；

步骤2，引入障碍李雅普诺夫函数，通过坐标变换将跟踪误差转换为转换误差；

构造李雅普诺夫函数，设计虚拟控制信号和自适应律；

构建了预设时间滤波器，用以下微分方程表示：其中， 并且

， 和 是满足 < 的正偶整数和奇整数，Td是表示预设时间的正设计参数， 表示正常数；其中，ωi≥1和 >0是设计参数，si是滤波误差；

其中， 是滤波输出信号；αi是虚拟控制信号；

步骤3，构造控制器及事情触发策略；将虚拟控制信号输入控制器，结合事件触发策略，输出控制信号对柔性关节机械臂进行控制。

2.根据权利要求1所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于步骤1中所述柔性关节机械臂模型方程描述如下；

n×n

其中， 分别表示链节位置、速度和加速度矢量，M(q)∈R 是惯性矩阵，为对n称正定矩阵； 是科里奥利力和向心力矩阵，G(q)∈R是重力矢量， 代n×n n

表摩擦力； 分别表示转子角位置、速度和加速度矢量；正定矩阵K∈R ，J∈R×n n×n和B∈R 分别表示关节灵活度、执行器惯性和自然阻尼项；

T

令x1＝q＝[x1,1,x1,2,...,x1,n] ， x3＝qm＝[x3,1,x3,2,...,T

x3,n]，

机械臂模型方程式(1)改写为状态空间表达式：其中，

其中，y＝x1表示系统输出状态。

3.根据权利要求2所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，为了逼近f2、f4，建立径向基神经网络逼近未知非线性函数：其中， 是基函数向量，j>1代表节点数；此外，近似误差ε的上限为

理想权重向量为：

T

其中，W＝[W1,...,Wj]；

径向基函数神经网络的构造如下：其中，中心为 宽度为 ；

为了减少计算量，利用杨氏不等式进行放缩：*T 2

令θ＝||W ||并且kθ为正常数。

4.根据权利要求1所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，步骤2中引入障碍李雅普诺夫函数，通过坐标变换将对系统状态的跟踪转换为对转换误差ψi的跟踪，具体步骤如下：其中，xi是系统状态；y＝x1是系统输出状态；yr是指定的参考信号；z1是系统跟踪误差；

zi是虚拟跟踪误差；si是滤波误差； 是滤波输出信号；αi是虚拟控制信号；

再利用障碍李雅普诺夫函数Vb,i，转换为对转换误差ψi的跟踪，如下：‑XL,i(0)

5.根据权利要求4所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，结合障碍李雅普诺夫函数，坐标变换为：其中，

6.根据权利要求5所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，步骤2中构造的李雅普诺夫函数为：

7.根据权利要求6所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，步骤2中所述虚拟控制信号表达式为：构造的自适应律为：

8.根据权利要求1所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，步骤3中所述控制器为：其中， 并且l(t)是满足 的时变参数。

9.根据权利要求8所述误差约束下柔性关节机械臂预设时间事件触发控制方法，其特征在于，步骤3中所述事件触发策略是指：其中，v(t)代表连续控制信号，P(t)＝v(t)‑u(t)；0< <1,Z1>0,Z2>0并且 >0是设计参数。