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摘要：本方案通過人工智能技術解決了人形機器人關節電動機的參數辨識難題，具備多模態融合感知、認知、決策和 行為生成能力，從而實現了更高的人形機器人關節電動機的智能辨識功能，能夠以接近人類智慧的能力開展計 算，大幅度提升電動機穩定性在20%以上。

1 引言

人形機器人是集機械、電子電氣、材料、計算機、傳感 器、控制技術等多門學科于一體的新質生產力產品，也是一 個國家高科技實力和發展水平的重要標志，因此，世界發達 國家都不惜投入巨資進行開發研究。我國人形機器人也已經 作為標志性成果納入了新的發展規劃，浙江區域已經有相當多 的企業在爭奪人形機器人關鍵零部件的市場，但是在配套人形 機器人應用過程中，關節電動機容易出現以下的一些問題：
（1）電動機過載。電動機承載的負荷超過其額定負荷 時，會引起電動機過載，導致電動機工作時轉速下降、發熱 嚴重、無力等現象。
（2）電動機老化。長時間使用的電動機可能由于長期 受熱、振動等原因，導致電動機繞組受損，從而發生發燙沒 力氣等問題。
（3）電動機轉子不平衡。電動機轉子不平衡是電動機運 轉中產生振動的重要原因之一。轉子不平衡可以導致電動機振 動、噪聲大、發熱嚴重等問題，進而導致電動機性能下降。
（4）電源電壓過低。電源電壓過低也會導致電動機轉 速降低、發熱嚴重、無力等現象。
（5）電動機軸承問題。電動機軸承過度磨損或質量不 好，電動機轉動時存在噪音或不能正常工作，同時也會造成 電動機發熱。
究其上述原因，在于關節電動機在控制輸出速度和轉矩 過程中沒有充分考慮電動機參數的變化，尤其是溫升引起的 電阻、電感等參數。
在現代電動機控制領域，準確掌握電動機的各項電氣和機械參數對于實現高效、精準的控制至關重要。目前離線 辨識作為電動機參數測量的一種重要手段，主要在電動機未 接入實際運行系統時進行，通過特定的測試信號和算法，辨 識出電動機的關鍵參數，包括定子電阻、定子電感、初始位 置、反電動勢（EMF）、轉動慣量及逆變器非線性辨識。

2 國內外研究現狀

永磁同步電機（PMSM）的高性能控制是機器人、電動汽 車和高端制造等領域的關鍵技術，其核心在于對電機物理參 數的精確掌握。然而，電機參數在實際運行中會因溫度、磁飽 和等因素發生變化，對控制精度和系統穩定性構成挑戰。
研究的一個重要方向是為先進控制策略提供更精準的 電機模型。例如，魯棒模型預測控制等高性能算法的實現， 其前提就是精確的參數輸入，以應對復雜的工況變化。為滿 足這一需求，研究者致力于開發更強大的智能優化算法。其 中，改進的智能群體算法（如獵人-獵物算法）被用于高精 度地辨識多個電機參數，并通過引入死區補償等策略，有效 解決了硬件非線性帶來的辨識誤差，顯著提升了辨識的準確 性和魯棒性。這些技術在實際應用中至關重要，例如在腿足 式機器人等復雜系統中，參數辨識與校準模塊已成為驅動 器設計的標準組成部分，是實現高動態運動控制的基礎。立 足于精確的模型，研究人員得以開發面向特定應用場景的 創新控制方法，如針對機器人關節伺服系統的最速起動策 略，該策略在不增加額外硬件的條件下，顯著優化了電機 的啟動性能。
與此同時，一個更具顛覆性的研究范式正在興起，即利用強化學習（RL）繞過傳統的“辨識-控制”兩步法。這 種端到端的方法不再追求辨識一組精確的物理參數，而是 訓練一個智能體直接學習從系統狀態到最優控制指令的映 射。Schenke等人（2023）的研究成功將安全強化學習應用 于電機的直接轉矩控制，驗證了該方法在無需精確模型的情 況下，依然能實現高效、安全的電機驅動。在此基礎上， Jakobeit等人（2025）進一步探索了元強化學習（Meta-RL） 的應用，旨在訓練能夠快速適應不同電機模型的“通用控制 器”。這種方法使得智能體在面對新電機時，無需從零開始 訓練，展現了卓越的泛化能力和適應性，代表了電機智能控 制的未來發展方向。

3 人形機器人電動機參數辨識的方案

人形機器人全身具有40個執行器、50個自由度，基本都 采用了減速機+電動機的傳動模式，減速機扭矩范圍20Nm- 180Nm。人形機器人常用的電機類型包括永磁同步電機、永 磁直流電機、無刷直流電機、空心杯電機、步進電機和無框 力矩電機。如果電動機出現問題，則對人形機器人帶來很大 的問題。因此突破關節電動機的參數智能辨識，能大幅度提 高人形機器人的性能。
通過在人形電動機關節電動機安裝定子繞組溫度傳感 器，智能邏輯可以被用來實現定子電阻的近似估計。讓矢量 控制的電動機運行在額定速度（即頻率），當轉矩（即定 子電流）階躍變化時，記錄電動機穩態時定子溫度上升量     ( △TSS = TS -TA，其中TA為環境溫度）。隨著頻率（轉速）的 增加，鐵損增加，致使溫度上升更快，但風冷或強制冷卻裝 置都會使溫度下降。低于最小定子電流的曲線，即對應于額 定磁鏈的勵磁電流，被看作是位于垂直軸。當定子電流很小 時，即使頻率變化，溫度變化也很小。
圖1給出了完整的電動機定子電阻估計框圖，它包括一 個熱時間常數曲線和熱敏電阻網絡。熱敏電阻網絡用于形成 TS  的校正和電動機熱時間常數τ 的估計。電動機的動態模型 可以由一階低通濾波器  大致描述出來，其中τ 為近似的 熱時間常數，它為轉速（或頻率）的非線性函數。
根據定子電阻的模糊估計框圖，選擇模糊MF如圖2所 示，相應規則矩陣為表1所示。其中定子電流 IS  (pu) 共有9 級，從低到高依次為VS、SS、SM、SB、M 、MM 、BS、BM、 VB（其中S為英文Small“小”、M為英文Middle“中”、B為英文Big“大”，V為英文Very修飾“很”）；頻率 ωε  (pu)  為8 級，從低到高依次為VS 、SS 、SB 、M 、BS 、BM 、BB 、VB； 穩態溫升 △TSS  (pu) 則為12級，從低到高依次為VVS 、VS 、 SS 、SM 、SB 、M 、MM 、BS 、BM 、BB 、VB 、VVB。模糊估 計器的基本思想是將信號 △TSS  (pu) 作為定子電流和頻率的函 數。大量的MF聚集在低頻處，以滿足越來越靠近零轉速， △TSS (pu) 需要越精確估計的要求。

在定子電阻的模糊估計框圖中（表1），穩態 △TSS  可以 通過模糊算法根據定子電流 IS 和頻率 ωε 的測量值或估計值來 估算。 △TSS 采用模糊控制規則，其中一條典型的規則可以描 述如下：
如果定子電流 IS (pu) 為小中（SM）并且頻率 ωε  (pu) 為 中（M），那么溫度上升 △TSS (pu) 為微小（SS）。
一旦穩態 △TSS  由模糊估計器被估計出來，它通過低通濾 波器轉換成動態溫度上升量，并被疊加到環境溫度TA上以獲 得實際的定子溫度，則實際電阻可通過線性表達式RS = RSO + αRSO ( TS - 25 ) 來獲取。
通過熱敏電阻網絡測得的用于校正估計的，并不斷重復 該算法。最后，熱敏電阻網絡被去掉，所得估計算法適用于 相同類型的所有電動機。
4 實驗方法

4.1 實驗設備與測試平臺
本實驗采用人形機器人關節電動機測試平臺，主要設備 包括：
永磁同步電機（額定功率500W，額定轉速3000rpm）、 矢量控制變頻器（支持轉速/轉矩控制模式）、高精度溫度 傳感器（PT100，精度±0.1°C）、電流傳感器（霍爾式，精度 ±0.5%）、數據采集系統（采樣頻率1kHz）、環境溫控設備。
4.2 實驗參數設置
測試工況參數如表2所示，模糊控制器參數如表3所示

4.3 實驗步驟與數據采集 穩態特性測試步驟如下：
步驟1：電機預熱至熱平衡狀態
初始條件：IS = 1A ， f = 10Hz，運行時間 = 20min
步驟2： 定子電流動態階躍響應測試（對應圖3a）
測試序列：IS=[5→8→10→12→15→18→20→15→25→22]A
固定頻率： f = 50Hz
階躍時間間隔：10ms
總測試時間： 100ms
溫度采樣頻率：100Hz。
步驟3： 電阻動態估計驗證（對應圖3b）
基于步驟2的溫度數據進行電阻估計；
實時比較估計值與實測值；
記錄動態跟蹤誤差；
分析估計器響應特性。
動態響應測試如下：
電機熱時間常數的辨識采用一階慣性環節模型：

4.5 實驗結果驗證
電動機參數辨識的實際情況，圖3所示為實驗曲線。

圖3a表示不同定子電流但轉速固定情況下，典型的TS估 計準確度；圖3b則表示對應的定子電阻RS估計跟蹤準確度， 精度評估指標如下：
均方根誤差（RMSE）：

根據圖3實驗數據計算得到：
溫度估計精度： 最大誤差 0.4°C，平均誤差 0.23°C。
電阻估計精度： 最大相對誤差 0.17%，平均相對誤差 0.12%。
動態跟蹤性能： 溫度和電阻估計值能夠很好地跟隨實測 值變化趨勢。
穩態精度： 在穩態工況下，估計誤差接近于0。
根據圖3的實驗結果驗證了所提出的模糊估計算法的 性能。

圖3a 定子溫度估計器性能分析如下：
（1）跟蹤精度：估計溫度曲線與實測溫度曲線高度吻合；
（2）動態響應： 溫度估計器能夠準確跟蹤電流階躍變 化引起的溫度變化；
（3）穩態誤差： 在各個穩態工況點，溫度估計誤差小 于0.5°C。
圖3b 電阻估計器性能分析如下：
（1）估計精度： 電阻估計值與實測值的相對誤差始終 小于0.2%；
（2）動態特性： 電阻估計器能夠實時響應溫度變化， 準確估計電阻值；
（3）跟蹤能力： 在電流從5A變化到25A的過程中，電 阻估計保持高精度。
關鍵性能指標如下：
· 溫度估計最大誤差： 0.4°C（在t=80ms處）；
· 電阻估計最大相對誤差： 0.17%；
· 平均估計精度： 溫度誤差±0.23°C，電阻誤差±0.12%；
· 動態響應時間： <10ms。
實驗結果表明，基于模糊邏輯的定子電阻估計方法具有 良好的動態跟蹤性能和高精度特性，滿足人形機器人關節電 機實時參數監測的要求。

5 結語

以人形機器人關節電動機為例，對現有產線進行改造， 實現對原有產品的替代升級，這樣的變革使得之前的產品品 質大幅度升級，從而直接帶來了經濟效益，電動機穩定運行 時間提升20%以上。
全球正在經歷由人工智能、物聯網、大數據、生命科學 為代表的創新技術融合而成的第四次工業革命，人形機器人 關鍵零部件也將成為寧波區域支柱產業之一，提升該類產品 的技術水平能徹底改變產業形態，并大幅度降低人形機器人 成本。
通過人工智能技術應用在電動機參數辨識，具備多模態 融合感知、認知、決策和行為生成能力，從而實現人形機器 人關節電動機的智能辨識功能，能夠以接近人類智慧的能力 開展計算。