一种基于人工智能的伺服驱动处理方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的伺服驱动处理方法及系统，涉及伺服驱动技术领域，本发明包括步骤S1、实时数据采集，步骤S2、数据预处理，步骤S3、动态网络构建，步骤S4、在线学习控制，步骤S5、多模态信号合成，步骤S6、动态参数优化，步骤S7、安全容错机制，本发明通过动态调整神经网络隐含层节点数，实现了控制器结构的实时优化配置，具体是，基于误差及其变化率的非线性函数自动增减节点规模，使网络拓扑能够灵活匹配系统当前动态特性，克服了固定结构神经网络在时变负载、非线性扰动等复杂场景下的适应力不足问题，隐含层激活函数的多元混合设计，通过线性、非线性及周期特征的协同作用，增强了网络对多物理场耦合特征的解析能力。