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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈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：CN117103250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310950544.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈补偿控制方法是由党选举;李晓;芮华;原翰玫;黄品高;张斌;龙诗科设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈补偿控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈补偿控制方法，先通过设计非对称非线性迟滞函数作为Preisach模型迟滞算子，描述柔性关节的非对称特性；再在Preisach模型的输入端加入输出历史信息，在Preisach模型的输出端加入惯性滤波环节，描述柔性关节的速率相关特性；后将改进的Preisach模型与实现非线性映射的全连接神经网络串联构成一种深度神经网络迟滞模型，用于描述随负载变化的扭矩与扭转角的变化规律。基于上述深度神经网络迟滞模型得到角度预测值，通过前馈补偿控制，修正机器人柔性关节的角度设定值，间接消除扭转角的影响，达到提高工业机器人柔性关节的执行精度的目的。

本发明授权一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈补偿控制方法在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人柔性关节扭转角的前馈补偿控制方法，其特征是，包括步骤如下： 步骤1、构建深度神经网络迟滞模型，并通过梯度下降法对深度神经网络迟滞模型的参数即权值和偏置进行更新，从而完成深度神经网络迟滞模型的建模； 深度神经网络迟滞模型的数学表示为： 式中，xk‑2和xk‑1分别为k‑1时刻和k时刻的深度神经网络迟滞模型输入向量，即k‑1时刻和k时刻的角度实际值；Ydk‑2、Ydk‑1和Ydk分别为k‑2时刻、k‑1时刻和k时刻的深度神经网络迟滞模型输出向量，即k‑2时刻、k‑1时刻和k时刻的角度预测值；Wy为输出层的权值向量，by为输出层的偏置向量；H5k表示k时刻的第五隐藏层输出向量；Wh5为第五隐藏层的权值向量，bh5为第五隐藏层的偏置向量；H4k表示k时刻的第四隐藏层输出向量； Wh4为第四隐藏层的权值向量，bh4为第四隐藏层的偏置向量；H3k‑1和H3k表示k‑1时刻和k时刻的第三隐藏层输出向量；Wh31、Wh32、Wh33和Wh34为第三隐藏层的权值向量，bh3为第三隐藏层的偏置向量；H1k‑1和H1k分别为k‑1时刻和k时刻的迟滞算子输出向量；αi为上升切换阈值向量，βj为下降切换阈值向量；Kk为k时刻的形状函数层输出向量，Wk为形状函数层的权值向量，bk为形状函数层的偏置向量；H2k表示k时刻的第二隐藏层输出向量；Wh21和Wh22为第二隐藏层的权值向量，bh2为第二隐藏层的偏置向量； 步骤2、将机器人柔性关节输出的k‑2时刻的角度实际值xk‑2和k‑1时刻的角度实际值xk‑1，以及深度神经网络迟滞模型输出的k‑2时刻的角度预测值Ydk‑2和k‑1时刻的角度预测值Ydk‑1一并送入到深度神经网络迟滞模型中，得到k时刻的角度预测值Ydk； 步骤3、将k时刻的角度设定值Yrk减去k时刻的角度预测值Ydk，得到k时刻的前馈补偿量Δθk； 步骤4、在k时刻的角度设定值Yrk上叠加k时刻的前馈补偿量Δθk，得到k时刻的角度控制值Yk，并将k时刻的角度控制值Yk送入机器人柔性关节的驱动端，以实现对机器人柔性关节扭转角的前馈补偿。

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