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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习前馈模型的自抗扰力矩控制方法，PD控制器输入参考力矩τd和扩张状态观测器的输出z1、z2，输出电流Ic；机器学习前馈模型输入参考力矩τd、电机转速nm、电机位置pm、电机转加速度ωm、电机温度Tm和减速器温度TR，输出电机参考电流If；扩张状态观测器输入机器人关节输出力矩τ以及电机实际电流Im与Ktb的乘积；Ic与If求和，再减去扩张状态观测器的输出z3与Ktb‑1的乘积，结果作为机器人关节的输入，机器人关节输出力矩τ。本发明能够对大部分扰动进行准确的估计，大大降低扩张状态观测器所需观测的总扰动范围，减少扩张状态观测器的负担。
主权项：1.一种基于机器学习前馈模型的自抗扰力矩控制方法，其特征在于：基于神经网络前馈模型的自抗扰力矩控制系统，包括PD控制器、扩张状态观测器、机器学习前馈模型和被控机器人关节；机器人关节由电机、弹簧和负载串联而成，且电机上安装有光电编码器；将参考力矩τd和扩张状态观测器的输出z1、z2作为PD控制器的输入；PD控制器输出电流Ic；z1为τ的估计值，z2为的估计值；将参考力矩τd、电机转速nm、电机位置pm、电机角加速度ωm、电机温度Tm和减速器温度TR作为机器学习前馈模型的输入，机器学习前馈模型输出电机参考电流If；扩张状态观测器输入机器人关节输出力矩τ以及电机实际电流Im与Ktb的乘积；所述Ic与If求和，再减去扩张状态观测器的输出z3与Ktb-1的乘积，结果作为机器人关节的输入，机器人关节输出力矩τ；z3为总扰动的估计值；其中：Kt为电机扭矩系数，参数K为弹簧等效刚度系数，B为电机惯量；PD控制器的控制律为：Ic＝kpτd-z1+kdτd-z2其中：kp、kd为PD控制器的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于机器学习前馈模型的自抗扰力矩控制方法
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