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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于迟滞力模型的机械臂模型预测交互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：CN119567251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411765610.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于迟滞力模型的机械臂模型预测交互控制方法是由熊义添;黄林枫;冯鉴阳;刘勇华;鲁仁全;苏春翌设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迟滞力模型的机械臂模型预测交互控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种基于迟滞力模型的机械臂模型预测交互控制方法，包括：采用基于PI模型的末端力建模，将迟滞非线性现象抽象化为多个基本play算子的线性组合，每个算子都带有特定的权重，共同叠加以形成对整体非线性行为的描述；以解析的方式构建PI模型的逆模型，逆模型也是一个PI模型，而且其参数是原始PI模型参数的函数，这种关系可以确定逆模型的迟滞特性，从而有效地抵消原始PI模型的滞后效应；最终采用最小二乘法作为参数辨识的方法，精确地刻画系统迟滞特性的模型参数，得到更准确的输出。这种模型预测交互控制方法，显著减轻迟滞效应对控制系统性能的不利影响，为机器人在现实世界中的应用提供了更大的潜力和可能性。

本发明授权一种基于迟滞力模型的机械臂模型预测交互控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迟滞力模型的机械臂模型预测交互控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在PI模型的众多算子中，选取play算子和stop算子；步骤2：将选取得到的算子线性组合得到PI模型；步骤3：以解析的方式构建PI模型的逆模型，其参数是原始PI模型参数的函数；步骤4：采用基于最小二乘法的参数辨识方法确定模型参数，使模型反映力与应变之间的关系步骤5：将上述的PI模型的逆模型作为前馈控制的输入，同时将其逆PI模型的输出作为PI迟滞模型的输入；其中，所述步骤1中的play算子具体的表达式为： 其中，xt为输入信号、yt是输出信号、m0是一个参数、w0是基础权重系数，wi是权重系数，用于确定y0的值、fr是函数定义、系统中的初始输出为y0，play算子后续的输出取决于当前最新的输出yti；基于play算子，PI模型的迟滞公式是通过叠加多个具有不同阈值的play算子得到的，每个play算子负责描述在特定阈值下的滞回行为；其中，给定输入信号xt和一系列阈值ri，其中i＝1,2,…,N，以及每个play算子对应的权重wi，PI模型的输出yt通过以下公式计算： 其中，r0为正常数，pr＝frxt,yt-1,wi，为可积的密度函数，满足pr0且当r趋向无穷大时，pr趋向于零；其中，所述步骤1中的stop算子的输出表达式为： 其中，所述stop算子用于研究PI模型的有界性性质，stop算子的输出具有上下界：-r≤Z≤r#5；其中，所述步骤2中的PI模型通过n个play算子的加权和来构造，每个play算子具有不同的阈值和权重，这些参数根据系统的滞回特性进行调整，其中，在离散时间系统中，PI模型的输出可以表示为： 其中，为模型输出,0＝r0r1...rn为概率密度阈值系数，wi为权重系数，n为算子个数，权重和阈值通过实验测量的迟滞数据来辨识；其中，所述步骤3中的以解析的方式构建PI模型的逆模型，通过前馈迟滞补偿器与PI模型相结合，得到经过补偿后的系统输出，具体包括：对于参考输入ut，前馈迟滞补偿下的PI模型输出为 其中符号表示函数的复合，设逆PI模型的输出为 其中，frxt-1,ut,zi是一个阈值为zi的play算子，利用原PI模型的阈值ri和权值wi，可以直接通过解析方法确定逆PI模型的阈值zi和权值qi。其中，阈值zi和权重qi分别为 其中，zi为逆PI模型的阈值、qi为权值，i和g为索引变量，用于表示求和过程中的不同项。

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