基于回声宽度学习系统的机器人关节伺服控制方法及系统

本发明公开了基于回声宽度学习系统的机器人关节伺服控制方法及系统，获取机器人运动过程中的位置误差、速度误差、修正速度，位置误差和速度误差作为EBLS模型训练的输入，将修正速度作为EBLS模型训练的输出；利用输入数据获得EBLS模型特征层的输出Z，基于输出Z获得增强层输出H，特征层的输出Z和增强层的输出H计算EBLS模型的输出权重在增强层中增加额外增强层，利用额外增强层增加额外增强节点，优化EBLS模型的权重通过Lyapunov理论分析对优化后的EBLS模型的权重进行约束；利用构建好的EBLS模型执行机器人精确位置伺服控制。本发明针对机器人关节伺服控制方法进行优化，提高机器人关节伺服控制的精度等。