基于模糊推理的变增益力控制方法及系统

本发明公开了一种基于模糊推理的变增益力控制方法及系统，从机器人与环境交互过程中的接触力信号和位移信号入手，通过 ARX 模型与递推最小二乘法实时估计未知环境的刚度与阻尼，构造低维环境特征向量，将该特征向量输入基于模糊逻辑的控制框架，通过预定义的模糊规则库和实时推理机制，根据当前环境状态动态调整PI增益参数，实现可解释的快速推理。最后通过“外环力‑内环位置”双层控制架构，将增益映射为关节力矩指令，对末端执行器进行精确调控。本发明的优势在于融合模型驱动与数据驱动的优势，突破了传统控制方法对精确模型的依赖，克服了强化学习计算复杂度高的缺陷，通过语义化的模糊规则库实现了快速、可靠的自适应控制。