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龙图腾网恭喜桂林电子科技大学申请的专利基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法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：CN115319755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211137827.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法是由党选举;张一晨;原翰玫;李晓;伍锡如;张向文;张斌;季运佳;邹水中设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法，针对负载转矩传感器的情况下，通过反映负载大小变化的电机驱动电流与关节扭转角之间的特性，描述关节在不同负载下的迟滞特性，在GRU神经网络的基础上引入反馈结构，利用模型输出值与期望输出值之间的误差组成补偿量，反馈给GRU神经网络模型，用于校正GRU神经网络模型的输出值，以提高关节的GRU神经网络模型精度。柔性关节迟滞模型预测随负载变化的扭转角，作为补偿量，修改关节的角度设定值，从关节输入端，间接实现对关节迟滞特性造成误差的有效补偿。本发明是一种低成本补偿控制方法，有利于低成本高精度轻型工业机器人的高端智能制造中的大量普及。

本发明授权基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法在权利要求书中公布了：1.基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法，其特征是，其包括步骤如下：步骤1、对机器人柔性关节在t时刻的输入电流it进行卡尔曼滤波后作为改进的GRU神经网络的输入层在t时刻的第一输入信号；同时将改进的GRU神经网络在t-1时刻的输出信号Δθt-1作为改进的GRU神经网络的输入层在t时刻的第二输入信号；步骤2、先将机器人柔性关节在t-1时刻的角度设定值与机器人柔性关节在t-1时刻的角度测量值作差，得到机器人柔性关节在t-1时刻的扭转角Δθdt-1，其中Δθdt-1＝θdt-1-θct-1；再将机器人柔性关节在t-1时刻的扭转角Δθdt-1与改进的GRU神经网络在t-1时刻的输出信号Δθt-1作差，得到t-1时刻的扭转角的建模误差et-1，其中et-1＝Δθdt-1-×θt-1；后将t-1时刻的扭转角的建模误差et-1作为改进的GRU神经网络在t时刻的输出补偿信号；步骤3、基于改进的GRU神经网络的输入层在t时刻的第一输入信号、第二输入信号和输出补偿信号，改进的GRU神经网络的隐藏层将输入电流与输出扭转角的历史信息建立关联，并通过建模误差来修正改进的GRU神经网络的输出，得到改进的GRU神经网络的输出层在t时刻的输出信号Δθt；步骤4、利用改进的GRU神经网络的输出层在t时刻的输出信号Δθt对机器人柔性关节在t时刻的角度设定值进行补偿，得到机器人柔性关节在t时刻补偿后的角度设定值其中并将机器人柔性关节在t时刻补偿后的角度设定值提供给机器人柔性关节的控制端；上述改进的GRU神经网络的数学模型如下： 其中，Δθt表示改进的GRU神经网络在t时刻的输出信号，Δθyt表示改进的GRU神经网络在t时刻的中间输出信号，β表示补偿系数，et-1表示表示改进的GRU神经网络在t时刻的输出补偿信号，表示改进的GRU神经网络在t时刻的更新门状态，表示改进的GRU神经网络在t时刻的重置门状态，表示改进的GRU神经网络在t时刻的隐状态，表示改进的GRU神经网络在t时刻的第一输入信号，表示改进的GRU神经网络在t时刻的第二输入信号，表示改进的GRU神经网络在t-1时刻的中间输出信号，Wz1、Wr1和W1分别表示更新门、重置门和隐状态中与第一输入信号对应的权值，Wz2、Wr2和W2分别表示更新门、重置门和隐状态中与第二输入信号对应的权值，Uz、Ur和U分别表示更新门、重置门和隐状态中与中间输出信号对应的权值；和by分别表示更新门、重置门和隐状态的偏置向量；σ·表示sigmoid激活函数；tanh·表示双曲正切激活函数；⊙表示Hadamard乘积。

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