华中科技大学;武汉智能设计与数控技术创新中心黄德海获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学;武汉智能设计与数控技术创新中心申请的专利一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119270634B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411235370.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品是由黄德海;杨建中;许光达;周会成;尤哲涵;李敏设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明属于系统参数辨识领域，涉及一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品，该方法包括：1利用辨识激励信号激励进给系统并采集进给系统的运行数据；所述的运行数据为辨识激励信号激励下进给系统的速度、加速度和相应的负载电流；2将LuGre模型参数划分为滑动参数和预滑动参数；3构造用于辨识滑动参数和预滑动参数的损失函数；4基于步骤1的运行数据，先使用高斯群优化算法最小化滑动参数的损失函数，再使用高斯群优化算法最小化预滑动参数的损失函数，得到滑动参数和预滑动参数的辨识结果。本发明在辨识精度和易用性上有明显优势。
本发明授权一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法、系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于改进高斯群优化算法的进给系统LuGre摩擦模型参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 1利用辨识激励信号激励进给系统并采集进给系统的运行数据；所述的运行数据为辨识激励信号激励下进给系统的速度、加速度和相应的负载电流； 2将LuGre模型参数划分为滑动参数Pslide＝{Fs,Fc,vs,σ2}和预滑动参数Pstick＝{σ0,σ1}；其中，Fc为库伦摩擦力，Fs为最大静摩擦力，vs为Stribeck速度，σ2是粘性阻尼系数，σ0为鬃毛刚度，σ1为鬃毛阻尼系数； 3构造用于辨识滑动参数和预滑动参数的损失函数L1和L2； 4基于步骤1的运行数据，先使用改进高斯群优化算法最小化损失函数L1，得到滑动参数Pslide的辨识结果，然后将上述辨识结果代入损失函数L2，使用改进高斯群优化算法最小化损失函数L2，得到预滑动参数Pstick的辨识结果。
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