Разработан идентификатор динамики многозвенного робота-манипулятора на основе дифференциальных нейросетей с нестационарными ограничениями на состояния. Ограничения представляют собой заранее известные непрерывные функций от времени. Законы обучения получены с использованием барьерных функций Ляпунова и требуют решения дифференциального уравнения Риккати в непрерывном времени, а также нелинейных дифференциальных уравнений, зависящих от ошибки идентификации и ограничений. Проведено численное моделирование и сравнение разработанного метода идентификации с методом на основе дифференциальных нейросетей без ограничений на состояния.