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申请/专利权人：苏州海卓伺服驱动技术有限公司

摘要：本发明公开了伺服阀用有限转角电机的位置校准优化方法及系统，涉及电机控制优化技术领域，该方法包括：获取电机测试参数表，进行测试采集，获取电机运动特性数据流；基于电机标准运动特性数据流进行特性分析，获得电机应用特性；生成电机位置控制预测模型；对电机驱动控制参数进行预测分析，得到电机预测位置信息；获得电机位置校准优化模型，并对目标转角电机进行位置校准控制。解决了现有伺服阀转角电机位置校准优化存在的难以根据电机的应用特性进行电机位置和驱动控制参数的精准预测和控制，进而导致转角电机的位置控制精度及电机控制稳定性不好的技术问题，达到了提高转角电机的位置控制精度及电机控制稳定性、可靠性的技术效果。

主权项：1.伺服阀用有限转角电机的位置校准优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取电机测试参数表，基于所述电机测试参数表和测量传感设备对目标转角电机进行测试采集，获取电机运动特性数据流，所述电机运动特性数据流包括电机位置、速度、加速度以及电流电压；对所述电机运动特性数据流进行预处理，获取电机标准运动特性数据流，基于所述电机标准运动特性数据流进行特性分析，获得电机应用特性，所述电机应用特性包括电机非线性因素和电机动态特性；利用深度神经网络结构对所述电机运动特性数据流和所述电机应用特性进行位置预测训练，生成电机位置控制预测模型；根据伺服阀系统需求设定电机目标位置，基于所述电机目标位置进行电机驱动参数分析，确定电机驱动控制参数，基于所述电机位置控制预测模型对所述电机驱动控制参数进行预测分析，得到电机预测位置信息；基于所述电机驱动控制参数和所述电机预测位置信息，对所述电机位置控制预测模型进行校准优化，获得电机位置校准优化模型，并基于所述电机位置校准优化模型对所述目标转角电机进行位置校准控制；其中，所述生成电机位置控制预测模型，包括：利用深度神经网络结构对所述电机运动特性数据流进行位置控制分析，获得基础电机位置控制模型；基于所述电机应用特性对所述基础电机位置控制模型进行影响更新训练，得到电机位置更新预测模型；对所述电机位置更新预测模型进行多维评估验证，获得模型性能评估参数，根据所述模型性能评估参数确定模型优化方向；基于所述模型优化方向对所述电机位置更新预测模型进行优化，生成所述电机位置控制预测模型；其中，所述生成所述电机位置控制预测模型，包括：对所述模型优化方向进行优化策略分析，确定模型优化策略参数；提取获得所述电机位置更新预测模型的模型参数信息，基于所述模型优化策略参数对所述模型参数信息进行优化更新，同时通过适应度损失函数对优化后的所述模型参数信息进行评估迭代更新，确定模型最优参数；基于所述模型最优参数对所述电机位置更新预测模型进行配置优化，获得所述电机位置控制预测模型；其中，所述确定电机驱动控制参数，包括：对所述电机运动特性数据流进行驱动特征抽取，获得电机驱动关联控制参数集合，将所述电机驱动关联控制参数集合作为参数影响自变量；基于所述电机运动特性数据流进行位置参数提取，获得电机位置参数集合，将所述电机位置参数集合作为目标参数因变量；将所述参数影响自变量与所述目标参数因变量进行回归拟合，构建驱动控制参数-电机位置回归关系；基于所述驱动控制参数-电机位置回归关系对所述电机目标位置进行计算分析，确定所述电机驱动控制参数；其中，所述确定所述电机驱动控制参数，包括：基于所述驱动控制参数-电机位置回归关系对所述电机目标位置进行阈值计算，确定驱动控制参数选取阈值；获取电机控制目标集合，对所述电机控制目标集合进行评估拟合，生成电机控制效果适应度函数；利用所述电机控制效果适应度函数在所述驱动控制参数选取阈值内进行参数评估寻优，确定所述电机驱动控制参数。

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