【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动执行器运动控制，具体而言，涉及一种用于电动执行器的前馈控制方法及系统。
技术介绍
1、音圈电动执行器具有结构简单、动态响应速度快、无齿槽转矩、高线性度、寿命长、响应快等优点，在高精度定位平台、稳像系统、精密医学设备、柔性机器人等高速高精度定位系统中得到广泛应用。在实际应用中，由于受到机械结构和负载的影响，运动过程中会存在一些外力影响（例如：重力、弹力、磁力等），导致音圈电动执行器的响应速度有所下降。
2、目前一般采用两种方法以解决上述问题：查表、观测器。通过查表的方式根据位置反馈对电流进行补偿，对于弹簧、重力等简单场景可以很好的应对，但是当出现齿槽力、磁力弹簧等情况就很难实现较好的补偿效果。通过观测器的方式对电流进行补偿，补偿电流会有一定的滞后，无法满足快节拍的运动场景。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于电动执行器的前馈控制方法，所述方法包括：获取电动执行器以预设速度运行全部行程的运行数据；所述运行数据包括位置数据及所述位置数据对应的电流数据；对所述位置数据及所述位置数据对应的电流数据进行数据归一化；自算法库选取任一曲线拟合算法、自模型库中选取任一回归模型得到算法模型组合，基于所述算法模型组合对归一化后的所述运行数据进行曲线拟合得到拟合曲线，以及重复所述选取及拟合操作得到全部算法模型组合对应的拟合曲线；计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合；基于所述最优的算法模型组合计算所述电动执行器在当前位置的前馈电流值
2、本专利技术实施例提供的用于电动执行器的前馈控制方法，预先设置了算法库及模型库，在针对电动执行器进行前馈计算之前通过对每个可能的算法模型组合进行拟合得到拟合曲线，对每个拟合曲线均进行评分从而选取出最优的算法模型组合，基于该最优的算法模型组合可以提高前馈补偿，从而通过前馈的方式消除电动执行器控制滞后的影响，使电动执行器的响应速度更快。
3、可选地，所述算法库包括：l-m算法、鲍威尔powell算法；所述模型库包括：多项式回归模型、傅里叶回归模型、正弦和回归模型。
4、本专利技术实施例提供了优选的算法及模型，基于上述算法及模型可以适用于电动执行器的大部分曲线数据的拟合，且拟合效果较好。
5、可选地，所述算法库还包括最小二乘法、神经网络拟合法、核方法、样条插值方法、最大似然法；所述模型库还包括：指数模型、对数模型、高斯模型、幂级数模型、威布尔分布模型。
6、本专利技术实施例进一步提供了更多可行的算法及模型，能够丰富算法模型组合，扩大可选范围，利于挑选出最优的算法模型组合，提高拟合效果。
7、可选地，所述计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合，包括：计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的拟合优度a、公式复杂度b、计算复杂度c；根据所述拟合优度a、所述公式复杂度b、所述计算复杂度c计算得到各算法模型组合的评分，确定最优的算法模型组合。
8、本专利技术实施例提供了具体的评分方式，得到最优的算法模型组合，从而提高拟合效果。
9、可选地，基于以下公式计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分：
10、评分=-2ln(a)+(b+c)ln(n)
11、其中，a=1-r2，r2是模型组合的决定系数，b为参数数量，c为计算所需的时间或操作数，n为样本数量。
12、本专利技术实施例提供了具体的评分方式，得到最优的算法模型组合，从而提高拟合效果。
13、可选地，所述计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合，包括：根据赤池信息准则或贝叶斯信息准则计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合。
14、本专利技术实施例提供了具体的评分方式，得到最优的算法模型组合，从而提高拟合效果。
15、可选地，基于以下公式进行数据归一化：
16、
17、其中，为归一化后的位置值，为原始的位置值，为运动全部行程中位置最大值，为运动全部行程中位置最小值，为运动全部行程中电流最大值，为运动全部行程中电流最小值。
18、本专利技术实施例提供了数据归一化的具体方式，提升拟合成功概率。
19、可选地，所述预设速度为小于20mm/min。
20、本专利技术实施例限定了预设速度的具体范围，保证运动过程稳定、平滑，避免增益不匹配对采集的数据造成影响。
21、本专利技术实施例提供一种用于电动执行器的前馈控制系统，包括控制器；所述控制器用于执行上述任一项所述的方法。
22、本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现上述任一项所述的方法。
23、本专利技术实施例提供的用于电动执行器的前馈控制系统、计算机可读存储介质，可以实现与前述用于电动执行器的前馈控制方法相同的技术效果。
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1.一种用于电动执行器的前馈控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法库包括：L-M算法、鲍威尔Powell算法；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法库还包括最小二乘法、神经网络拟合法、核方法、样条插值方法、最大似然法；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于以下公式计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于以下公式进行数据归一化：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述预设速度为小于20mm/min。
9.一种用于电动执行器的前馈控制系统，其特征在于，包括控制器；所述控制器用于执行权利要求1-8任一项所述的方
...【技术特征摘要】
1.一种用于电动执行器的前馈控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法库包括：l-m算法、鲍威尔powell算法；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法库还包括最小二乘法、神经网络拟合法、核方法、样条插值方法、最大似然法；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各所述算法模型组合对应的拟合曲线的评分，确定最优的算法模型组合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王亚君，王科，张新生，
申请(专利权)人：深圳市大寰机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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