1.一种带全状态约束的单自由度机械臂的固定时间稳定控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S01、对单自由度机械臂进行建模，得到状态方程；

S02、定义误差系统，并设计第一虚拟控制律αi,1；

S03、设计相对阈值事件触发机制；

S04、设计第二虚拟律αi,2和自适应律

S05、基于Matlab实验平台，对算法进行仿真实验；

所述S01详细步骤如下：

单自由度机械臂的数学模型设定如下：

其中，x1，x2表示关节角度和关节角加速度；表示x1的导数；表示x2的导数；y表示系统输出，u是输入转矩；为系统模型不确定部分，J是转动惯量，B是摩擦阻尼系数，m是连杆质量，g是重力加速度，l是连杆长度；

所述S02详细步骤如下：

定义误差系统如下：

其中，z1为跟踪误差，z2是虚拟控制误差，α1是第一虚拟控制律，yr为期望输出信号，第一虚拟控制律α1设计如下：

其中，b1、c1、κ1均为大于零的设计参数p∈(0,1)。

2.根据权利要求1所述的带全状态约束的单自由度机械臂的固定时间稳定控制方法，其特征在于：所述S03详细步骤如下：引入事件触发机制以节约通信资源，事件触发控制信号ω(t)的定义如下：只有当预先设计的触发条件|m(t)|≥ρ|u(t)|+m1为真时，控制输入信号u(t)才会被更新，其表达式如下：其中σ、m1、ρ、m2均为设计参数，且满足σ>0，0<ρ<1，m1>0，R表示实数；α2为待设计的第二虚拟控制律；表示转换误差，且κ2为大于零的设计参数；inf{·}表示下确界，k为整数，tk为第k个触发时刻，tk+1为第k+1个触发时刻；m(t)表示测量误差，且m(t)＝ω(t)-u(t)。

3.根据权利要求1所述的带全状态约束的单自由度机械臂的固定时间稳定控制方法，其特征在于：所述步骤S04包括如下步骤：由于系统模型存在不确定部分，利用模糊逻辑系统处理系统模型的不确定部分，并根据虚拟控制误差z2设计虚拟控制律α2和自适应律所述步骤S04具体包括如下步骤：

S041、采用模糊逻辑系统来处理系统模型中的不确定组合部分X表示输入向量，且X＝[x1,x2]T；引入一个未知的正参数其中||·||表示二范数；而参数θ可以通过估计，即为参数θ的估计量，那么最终估计误差可以定义为，因此，逼近处理的表达式如下：其中，为理想未知权值向量，且表示的转置；Φ(X)为基函数向量，且Φ(X)＝[Φ1(X),Φ2(X),...,Φq(X)]T；q为模糊规则数，且q>1；μ(X)表示逼近误差，且满足为大于零的常数；

S042、根据反步设计方法和障碍李雅普诺夫函数，利用第二误差变量z2及上述模糊逻辑系统设计第二虚拟控制律α2和自适应律其中，||·||表示二范数，b2、c2、κ2、a、ε、μ、ζ均为大于零的设计参数，p∈(0,1)。

4.根据权利要求1所述的带全状态约束的单自由度机械臂的固定时间稳定控制方法，其特征在于：所述步骤S05包括如下步骤：基于Matlab实验平台，对算法进行仿真，验证所提方法的有效性：仿真实验的控制目标是使关节角速度x1跟踪设定的轨迹信号yr＝sin(2t)，相关系统的参数如下：转动惯量J＝0.8，阻尼系数B＝1，mgl＝10，假定系统存在全状态约束：x1≤1.5，x2≤3；

相关参数的设定值如下：b1＝c1＝4，b2＝c2＝4，κ1＝0.5，κ2＝2，μ＝1，a＝0.1，σ＝0.01，ρ＝0.1，m1＝0.1，，初始的估计值为：系统初始状态：x1(0)＝0.2，x2(0)＝0，仿真的采样周期为0.01s；

模糊基函数设计如下：

其中，i和j表示标号，X表示输入向量，xi表示输入向量X中的元素，表示隶属度函数，其设计如下：