1.一种双框架飞机蒙皮检测机器人连续切换运动的控制方法，其特征在于，包括：获取双框架飞机蒙皮检测机器人的吸附系统的状态；

利用预先构建的最小吸附力跟踪控制器对吸附系统进行控制，实现对双框架蒙皮检测机器人连续切换运动的控制；

其中，所述预先构建的最小吸附力跟踪控制器，通过以下步骤构建：根据获取到的吸附系统的状态，构建包含已知输入时延、未知输出时延、无法检测状态及未知外部干扰的吸附系统模型；所述吸附系统模型，通过下式表示：其中：

式(1)和(2)中，P1为吸盘内的压强差；h1,h2分别为输入输出时延；d1,d2为外部干扰；u为控制输入；y为控制输出；Cg为管线中气体的流容；Cr为吸盘容腔内的气体流容；R1为吸盘腔内流阻；R2为从吸盘唇边与机身表面间的流阻；为吸盘内的压强差变化率；为P1变化的加速度；t为时间；

基于吸附系统模型，利用预测器对已知输入时延进行了补偿，得到无输入时延的吸附系统模型；其中，所述得到无输入时延的吸附系统模型，包括：通过预测器引入一个预测状态，表示为：

式(3)中，x为状态变量，s为辅助变量；

将吸附系统模型进行转化，得到无输入时延的吸附系统模型，表示为：其中，x(t+h1)为t+h1时刻状态， 为变换后的新状态变量，写为xp＝x(t+h1)，满足式(3)和(4)中，A、B、C、D通过下式表示：C＝[1 0],

基于无输入时延的吸附系统模型，利用辅助矢量将未知输出时延转化为未知输出干扰，建立增广观测器对位置输出干扰和无法检测状态进行观测；

根据获取到的吸附系统的状态和观测结果，得到最小吸附力和最小吸附力误差的表达式，利用神经网络对未知外部干扰进行补偿，基于得到的表达式和补偿结果，利用Backstepping方法构建最小吸附力跟踪控制器。

2.根据权利要求1所述的双框架飞机蒙皮检测机器人连续切换运动的控制方法，其特征在于，所述利用辅助矢量将未知输出时延转化为未知输出干扰，包括：引入一个辅助矢量，表示为：

Υ(xp1(t))＝Cxp(t)‑Cxp(t‑h2)         (6)令 将未知输出时延转化为未知输出干扰，得到无输入输出延时的吸附系统模型，表示为：

式(6)和(7)中，D'(x(t))为总干扰，通过下式表示：式(8)中，D(x(t))为时间t时刻的干扰；D(x(t‑h1))为时间t‑h1时刻的干扰；

式(6)和(7)中， Co通过下式表示：

3.根据权利要求2所述的双框架飞机蒙皮检测机器人连续切换运动的控制方法，其特征在于，所述建立增广观测器对位置输出干扰和无法检测状态进行观测，包括：建立增广观测器，表示为：

3

式(10)中， K为中间辅助参数，y(t)为输出变量，χ(t)∈R 为辅助状态变量，为 的估计，S为待设计参数，则有：建立观测误差： 则增广观测器的观测误差系统，表示为：式(12)中，通过下式表示：

选择待设计参数S使增广观测器的观测误差渐进为0；

利用观测误差渐进为0的增广观测器对位置输出干扰和无法检测状态进行观测，得到观测结果。

4.根据权利要求3所述的双框架飞机蒙皮检测机器人连续切换运动的控制方法，其特征在于，所述得到最小吸附力和最小吸附力误差的表达式，包括：通过下式得到最小吸附力：

Fmin(α,β,Lg)＝max(Fsmin,Fpmin)  (14)式(14)中，α为吸盘变形引起的倾角；β为重心的偏移角；Lg为重点的偏移量；Fp min为最小抗倾倒吸附力通过下式表示：式(15)中，G为双框架飞机蒙皮检测机器人所受重力，L1为双框架飞机蒙皮检测机器人的宽，Hg为重心到四个吸盘所在平面的距离；

式(14)中，Fs min为最小抗滑落吸附力通过下式表示：式(16)中，σ为辅助参数，通过下式表示：

2 2 2 2 2

σ＝2(μ+1)sin(α)cos(α)Hg+cos (α)sin(β)L1‑2(μ+1)sin(α)cos(α)cos(β)Lg‑μsin(α) (17)通过下式得到最小吸附力误差：

式(18)中，εi(i＝1,2)为跟踪误差，yp为新的输出变量，yd为最小抗滑落吸附力Fs min，ζ为辅助控制率。

5.根据权利要求4所述的双框架飞机蒙皮检测机器人连续切换运动的控制方法，其特征在于，所述预先构建的最小吸附力跟踪控制器，通过下式表示：0

式(19)中， 为估计权值，c1,c2,δw1,δw2为正常数，W1 , 为正向量；ζ1为辅助控制率， 为估计自适应变化率，σw1,σw2,σδ1,σδ2为正常数，φ为激活函数， 分别为yd的一阶导数和二阶导数， 为xp2的估计值，Γ1，Γ2为预设参数； 为 的一阶导数，为 的一阶导数。

6.一种双框架飞机蒙皮检测机器人连续切换运动的控制系统，其特征在于，包括：获取模块：用于获取双框架飞机蒙皮检测机器人的吸附系统的状态；

控制模块：用于利用预先构建的最小吸附力跟踪控制器对吸附系统进行控制，实现对双框架蒙皮检测机器人连续切换运动的控制；

其中，所述预先构建的最小吸附力跟踪控制器，通过以下步骤构建：根据获取到的吸附系统的状态，构建包含已知输入时延、未知输出时延、无法检测状态及未知外部干扰的吸附系统模型；所述吸附系统模型，通过下式表示：其中：

式(1)和(2)中，P1为吸盘内的压强差；h1,h2分别为输入输出时延；d1,d2为外部干扰；u为控制输入；y为控制输出；Cg为管线中气体的流容；Cr为吸盘容腔内的气体流容；R1为吸盘腔内流阻；R2为从吸盘唇边与机身表面间的流阻； 为吸盘内的压强差变化率；为P1变化的加速度；t为时间；

基于吸附系统模型，利用预测器对已知输入时延进行了补偿，得到无输入时延的吸附系统模型；其中，所述得到无输入时延的吸附系统模型，包括：通过预测器引入一个预测状态，表示为：

式(3)中，x为状态变量，s为辅助变量；

将吸附系统模型进行转化，得到无输入时延的吸附系统模型，表示为：其中，x(t+h1)为t+h1时刻状态， 为变换后的新状态变量，写为xp＝x(t+h1)，满足式(3)和(4)中，A、B、C、D通过下式表示：C＝[1 0],

基于无输入时延的吸附系统模型，利用辅助矢量将未知输出时延转化为未知输出干扰，建立增广观测器对位置输出干扰和无法检测状态进行观测；

根据获取到的吸附系统的状态和观测结果，得到最小吸附力和最小吸附力误差的表达式，利用神经网络对未知外部干扰进行补偿，基于得到的表达式和补偿结果，利用Backstepping方法构建最小吸附力跟踪控制器。

7.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法。