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，得到第个机械臂的状态方程；

第二步：定义第个多机械臂的误差变量，并设计第一个虚拟控制律和自适应律；

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；；

；

，为输入增益函数下界，参数满足；

；

；

；

其中，设计参数，为下界，满足。

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：，第个机械臂可以描述为：；

代表第个机械臂连杆的角速度，和分别代表第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，代表粘性摩擦系数，代表连杆的质量，代表连杆长度，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，而和分别表示死区的右断点和左断点，满足，，，；

S3：将上述死区模型重写为：；

其中；

；

；

S4：第个机械臂的同步误差可以定义为：；

代表虚拟领导者的参考输出，表示领导者和机械臂之间的邻接矩阵，如果机械臂能从领导者获取到信息，则，若不能则。

3.根据权利要求2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：第二步中第个机械臂的误差变量：；

其中为第个机械臂的误差变量，为第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：；

，满足关系，且；

S2：设计第一虚拟控制律和自适应律。

5.根据权利要求4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；

S2：定义控制信号为：；

其中；

S3：通过对进行估计，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，同时生成自适应律和。