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龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利基于Wiener模型的柔性机械臂系统辨识方法和装置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：CN115890651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211090440.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于Wiener模型的柔性机械臂系统辨识方法和装置是由李峰;丁振宇;李婕;俞洋;陶为戈设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Wiener模型的柔性机械臂系统辨识方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Wiener模型的柔性机械臂系统辨识方法和装置，所述方法包括：通过样本数据对四层神经模糊网络进行训练，得到柔性机械臂系统的标称模型，其中，样本数据包括柔性机械臂系统的输入变量力矩和输出变量加速度；构建柔性机械臂系统的Wiener模型，其中，Wiener模型包括动态线性模块和静态非线性模块；将可分离信号和实际力矩构成的组合信号作为Wiener模型的输入，将可分离信号经过标称模型的输出和实际加速度作为Wiener模型输出，辨识Wiener模型中动态线性模块和静态非线性模块的参数；通过辨识后的Wiener模型预测柔性机械臂系统的加速度。本发明能够降低Wiener模型计算的复杂性，提高参数辨识精度，从而能够有效控制柔性机械臂系统，提高柔性机械臂系统的工作效率。

本发明授权基于Wiener模型的柔性机械臂系统辨识方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Wiener模型的柔性机械臂系统辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过样本数据对四层神经模糊网络进行训练，得到所述柔性机械臂系统的标称模型，其中，所述样本数据包括所述柔性机械臂系统的输入变量力矩和输出变量加速度； 构建所述柔性机械臂系统的Wiener模型，其中，所述Wiener模型包括动态线性模块和静态非线性模块； 将可分离信号和实际力矩构成的组合信号作为所述Wiener模型的输入，将所述可分离信号经过所述标称模型的输出和实际加速度作为所述Wiener模型输出，辨识所述Wiener模型中所述动态线性模块和所述静态非线性模块的参数； 通过辨识后的Wiener模型预测所述柔性机械臂系统的加速度，所述标称模型为： 其中，k表示采样时间，表示所述柔性机械臂系统的力矩，以所述柔性机械臂系统的力矩作为所述标称模型的输入，表示所述柔性机械臂系统的加速度，以所述柔性机械臂系统的加速度作为所述标称模型的输出，为神经模糊网络的权重，L为模糊规则数，，且为高斯隶属度函数，为高斯隶属度函数的中心，为高斯隶属度函数的宽度，构建所述柔性机械臂系统的Wiener模型，具体包括：采用时滞状态空间模型拟合所述Wiener模型的动态线性模块；采用多项式模型拟合所述Wiener模型的静态非线性模块，所述时滞状态空间模型为： 其中，以所述柔性机械臂系统的力矩作为所述时滞状态空间模型的输入，为状态变量，、、以及均是系统参数矩阵，为时滞状态空间模型的输出，基于单位后移算子的特性：和，所述时滞状态空间模型转化为下列输入输出关系： 其中，，。

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