[发明专利]伺服电机控制方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种伺服电机控制方法、装置、电子设备及存储介质。该伺服电机控制方法，包括以下步骤：获取伺服电机在开环运行状态下的电流信息；获取伺服电机的角速度传感器检测得到的角速度检测值；将所述电流信息以及所述角速度检测值输入预先训练的目标神经网络模型，以计算所述伺服电机当前的实际角速度值；根据所述角速度检测值、所述实际角速度值以及所述电流信息计算所述伺服电机的角速度补偿值。本申请可以提高角速度调整的精确度。

技术领域

本申请涉及伺服电机控制技术领域，具体而言，涉及一种伺服电机控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

伺服电机也即是永磁同步电动机广泛应用于各种领域，作为动力源进行动力输出，例如，在汽车、智能机器人以及传送机构等领域。相对于其他电动机，伺服电机最大的优势在于：伺服电机带有检测角度的传感器，能为实际工程应用实现高精度的闭环控制提供所需要的反馈值。但是，由于传感器造成的误差：如制造误差、安装误差等，致使电机不能获得较高的控制精度。

因此，现有技术急需一种能提高检测误差从而提高控制精度的伺服电机。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种伺服电机控制方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高角速度调整的精确度。

第一方面，本申请实施例提供了一种伺服电机控制方法，包括以下步骤：

获取伺服电机在开环运行状态下的电流信息；

获取伺服电机的角速度传感器检测得到的角速度检测值；

将所述电流信息以及所述角速度检测值输入预先训练的目标神经网络模型，以计算所述伺服电机当前的实际角速度值；

根据所述角速度检测值、所述实际角速度值以及所述电流信息计算所述伺服电机的角速度补偿值。

可选地，在本申请实施例提供的伺服电机控制方法中，还包括以下步骤：

获取所述伺服电机在多种运行状态下的检测样本及对应的验证样本，所述检测样本信息包括检测电流信样本以及对应的角速度检测值样本，所述验证样本包括所述伺服电机对应所述检测样本下的实际角速度样本；

将所述检测样本以及所述实际角速度样本对预设的初始神经网络模型进行训练，以得到经过训练的目标神经网络模型。

可选地，在本申请实施例提供的伺服电机控制方法中，所述将所述检测样本以及所述实际角速度样本对预设的初始神经网络模型进行训练，以得到经过训练的目标神经网络模型的步骤包括：

从检测样本中选择未被训练过的检测电流信样本以及角速度检测样本输入预设的初始神经网络模型，以获取对应的角速度计算值；

根据所述角速度计算值以及对应实际角速度样本对所述初始神经网络模型的权重参数进行更新，以得到更新后的初始神经网络模型；

根据所述角速度计算值以及对应实际角速度样本计算所述初始神经网络的损失函数，并对所述损失函数的误差范围进行判断；

若所述误差范围大于预设阈值，则返回至所述从检测样本中选择未被训练过的检测电流信样本以及角速度检测样本输入预设的初始神经网络模型的步骤；

若所述误差范围小于预设阈值，则将更新后的初始神经网络模型作为目标神经网络模型。

可选地，在本申请实施例提供的伺服电机控制方法中，所述根据所述角速度检测值、所述实际角速度值以及所述电流信息计算所述伺服电机的角速度补偿值的步骤包括：

根据所述角速度检测值以及所述实际角速度计算误差值；

根据所述电流信息获取对应的补偿系数；