由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

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理论基础 ① 分散体系、胶体、粘土及其荷电性 ② 双电层，ζ电位概念 ③ ζ电位影响因素 ④ ζ电位的调整 试验方法和步骤

《EXCEL统计分析》09.5 卡方分布电脑实验

《EXCEL统计分析》09.4 F分布电脑实验

《EXCEL统计分析》09.3 t分布电脑实验

《EXCEL统计分析》08.4 Poisson分布电脑实验

《EXCEL统计分析》08.3 二项分布电脑实验

《EXCEL统计分析》08.1 正态分布电脑实验

分别采用解剖、总氧分析(T[O])、原位统计分析、金相显微镜统计分析和小样电解实验研究了16.8 t高压锅炉管钢P12铸锭中夹杂物的分布.发现在铸锭的上中部存在夹杂物数量较低的负偏聚区域,而在中心及尾部中心部位存在夹杂物数量较高的正偏聚区域.为了表征夹杂物的偏聚程度,提出了夹杂物偏聚指数的新概念.总氧分析和原位统计分析结果表明铸锭中下部氧化物夹杂物偏聚指数达到1.4~1.6,而在上中部氧化物夹杂物的偏聚指数为0.5~0.7.金相统计分析和小样电解实验可同时分析钢中氧化物和硫化物等夹杂,其分析结果表明铸锭上中部夹杂物的偏聚指数为0.7~0.8,铸锭中下部夹杂物的偏聚指数为1.15~1.35.铸锭中心及锭尾中心区域氧化物夹杂平均尺寸明显大于其他区域,表明大夹杂物在上浮过程中被结晶雨捕获并沉降到底部是铸坯中下部夹杂物偏聚的主要机制