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摘要：本发明公开一种基于迟滞模型的电机驱动关节扭转角的补偿控制方法，在通过卡尔曼滤波还原剔除噪声干扰后的关节迟滞特性数据基础上，主设计了一种改进TCN迟滞模型，在模型各分支引入不同因子的扩张卷积，解决TCN神经网络迟滞模型在极值点存在较大误差问题；针对改进TCN迟滞模型依然存在由相位滞后引起的误差，设计相位超前环节与TCN神经网络模型串联，构造一个基于相位超前补偿的改进TCN神经网络迟滞模型，获得高精度关节迟滞模型。基于所发明的关节模组的迟滞模型，实现扭转角的前馈补偿控制，有效消除或抑制随负载变化所带来较大的扭转角对关节执行精度的影响，实现机器人高精度定位控制。
主权项：1.基于迟滞模型的电机驱动关节扭转角的补偿控制方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、将当前时刻的关节驱动电流信号ik通过卡尔曼滤波得到当前时刻的新驱动电流信号ifk；步骤2、将当前时刻的关节扭转角Δθk与上一时刻的关节扭转角Δθk一1输入至相位超前模块，得到当前时刻的超前信号Δθpak；其中Δθpak＝βΔθk-1+1-βΔθk-Δθk-1式中，β是滤波系数，0＜β1；步骤3、将当前时刻的新驱动电流信号ifk、当前时刻的超前信号Δθpak与上一时刻的关节扭转角Δθk-1组合为当前时刻的输入信号Xk，输入至改进TCN神经网络中，得到当前时刻的预测扭转角Δθpk；步骤4、利用当前时刻的预测扭转角Δθpk对当前时刻的设定扭转角θrk进行前馈补偿，得到当前时刻的修改扭转角其中
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百度查询： 桂林电子科技大学 基于迟滞模型的电机驱动关节扭转角的补偿控制方法
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