发明专利已授权

基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法

📄 申请号：CN202510775502.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-06-11

公开号

CN120269584B

公开日

2025-08-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

B25J9_16

IPC 分类号

B25J9_16

技术画像

所属领域

预测控制工业机器人自动控制系统人工智能算法控制方法神经网络柔性关节预测控制

应用场景

工业自动化, 智能制造, 协作机器人, 精密装配, 柔性制造

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摘要

本发明属于智能控制技术领域，公开了一种基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法，包括收集机器人中各柔性关节在各工况下的动力学参数，并构建运动状态数据库；基于运动状态数据库，构建实时预测模型；采集实时状态参数，并输入实时预测模型中，预测出实时特性参数；基于运动状态数据库，构建未来预测模型；将实时特性参数输入未来预测模型中，预测出未来运动参数；对未来运动参数进行动态优化，获取优化运动参数，并对柔性关节进行控制；本发明能够充分发挥深度学习在非线性动态系统建模和优化控制方面的优势，有效提高柔性关节的控制精度、响应速度和适应性，提升控制系统的实时性和预测精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种解决微棱镜镜片畸变的方法及微棱镜镜片

当前第 / 件

基于DINO分类作物与杂草的轻量化端到端目标检测方法和装置

同领域国内专利 · IPC: (B25J9_16)

B25J9_00 B25J9_02 B25J9_04 B25J9_06 B25J9_08 B25J9_10 B25J9_12 B25J9_14 B25J9_16 B25J9_18 B25J9_20 B25J9_22 覆盖12个领域

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