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公开(公告)号：CN112994538A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110138493.5
申请日：2021-02-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法，参考转矩和实际输出转矩之间的关系，搭建傅里叶神经网络频谱探测模块，快速地在线获取傅里叶神经网络输出转矩信号中含有各次谐波含量的频谱；结合考虑转矩的动态特性，依据在线获取的转矩谐波信息和历史转矩谐波信息，设计参考转矩补偿的信号发生器，其输出对速度控制器输出参考转矩进行补偿，剔除了参考转矩中不希望的引起输出转矩脉动对应的谐波信息，以获得更为理想的参考转矩，在转矩分配器和电流内环控制的配合下，实现控制系统输出转矩的各次谐波幅值大幅度减小，有效抑制转矩脉动。
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公开(公告)号：CN112117947A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011064501.8
申请日：2020-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098 , H02P21/22
Abstract: 本发明公开一种基于电流注入法的SRM转矩脉动抑制控制系统和方法，其主要由位置检测模块、相电流检测模块、求导模块、转速减法器、PI调节模块、转矩分配模块、转矩‑电流转换模块、电流迟滞控制模块、功率变换模块、转矩检测模块、转矩减法器、傅里叶神经网络和3个相电流加法器组成。本发明将神经网络的输出通过注入的方式补偿相电流，以通过在线自适应调整电流信号波形，实现转矩脉动的抑制。本系统可构成嵌入式系统，基于电流波动，提取转矩脉动信息，以修正补偿电流的方式，间接得到恒转矩下的理想电流，其技术方法运算量小，方便开关磁阻电机的在线控制。
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公开(公告)号：CN118752480A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410856871.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于电机驱动关节特性建模及执行误差的补偿控制方法，在关节闭环控制的基础上，提出基于改进的iTransformer网络的关节的迟滞模型，在建模中，以iTransformer网络为基本结构，从结构和输入端两个方面进行改进来提高关节的复杂迟滞模型精度，再利用模型预测结果对关节角度设定值进行前馈补偿，消除负载变化对关节执行精度的影响，最终达到实现工业机器人系统的高精度定位控制。
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公开(公告)号：CN115556093B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202211138252.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开基于NARXNN‑CNN混合迟滞模型的机器人关节补偿控制方法，针对机器人柔性关节传递精度随负载变化，关节输入输出角度之差扭转角与输出力矩表现为强非线性、非对称性及非光滑性的复杂迟滞特性，设计了NARXNN‑CNN混合迟滞模型，并设计分段式损失函数来实现独立分段偏差反向传递学习。通过NARXNN‑CNN混合迟滞模型预测扭转角的修正量，并利用该扭转角的修正量对关节输出角度设定值进行补偿，从而间接避免由于关节材料、制造及复杂结构的装配及负载变化等所造成的关节传递误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113741183B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110924094.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于阻尼比模型的工业机器人自适应导纳控制方法，回避机器人建模，在导纳控制设计中，根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系，设计激励函数，构造神经网络阻尼比模型，通过该模型使阻尼比在线调整，间接适应末端环境的刚度变化，实现力到位置自适应转换的导纳控制。同时引入参考轨迹控制方法，进一步提高力跟踪控制精度。与常规导纳控制相比较，所发明的自适应导纳控制的力误差更小，响应速度更快，能适应变刚度的未知打磨环境。
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公开(公告)号：CN116304591A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310206590.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向打磨机器人的力信号中振动强干扰的去除与实现方法，将两个滤波算法串联构成双卡尔曼滤波器，第一个滤波器实现对高斯白噪声和高频振动谱峰群噪声的滤除；引入单个参数，以指数加权方式设计了一个逐渐时变噪声方差，描述有色噪声特性，设计了一种改进卡尔曼滤波构成第二个滤波器，实现对有色噪声滤波与剔除。本发明实现对机器人力控制打磨中的力测量信息所含的高斯白噪声、振动噪声及有色噪声叠加所构成复杂噪声的有效滤波与剔除。
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公开(公告)号：CN112959321B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110184868.1
申请日：2021-02-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于改进PI结构的机器人柔性关节转换误差补偿方法，在对称Play算子的结构基础上，将Play算子中的线性部分用改进后的非线性Sigmoid函数替代，构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数，得到非线性迟滞算子，以新迟滞算子为激励函数，构建神经网络迟滞模型，对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模，并基于该神经网络迟滞模型对柔性关节的驱动电机的进行控制补偿。本发明的神经网络迟滞模型具有在线学习能力，能够在线补偿工业机器人关节本身结构带来传递非线性误差，提高工业机器人关节执行的精度。
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公开(公告)号：CN112117947B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011064501.8
申请日：2020-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098 , H02P21/22
Abstract: 本发明公开一种基于电流注入法的SRM转矩脉动抑制控制系统和方法，其主要由位置检测模块、相电流检测模块、求导模块、转速减法器、PI调节模块、转矩分配模块、转矩‑电流转换模块、电流迟滞控制模块、功率变换模块、转矩检测模块、转矩减法器、傅里叶神经网络和3个相电流加法器组成。本发明将神经网络的输出通过注入的方式补偿相电流，以通过在线自适应调整电流信号波形，实现转矩脉动的抑制。本系统可构成嵌入式系统，基于电流波动，提取转矩脉动信息，以修正补偿电流的方式，间接得到恒转矩下的理想电流，其技术方法运算量小，方便开关磁阻电机的在线控制。
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