运动控制系统中的齿隙补偿的制作方法

运动控制系统中的齿隙补偿
1.相关申请的交叉引用本技术要求于2020年1月17日提交的题为“backlash compensation in motion control systems”的美国临时专利申请第62/962,854号的权益，该申请的公开内容出于所有目的通过引用整体地并入于此。
技术领域
2.本发明总体上涉及与运动控制系统中的齿隙补偿方法相关的系统、方法和装置。本文中描述的技术可以应用于例如基于正时皮带（timing belt）的驱动系统。


背景技术：

3.在运动控制系统中，术语“齿隙”指的是由诸如齿轮之类的配合组件之间的间隙所引起的机构中的余隙或空转。对于需要沿着一个或多个空间轴线的双向运动的精密运动控制系统而言，该系统中存在的齿隙可能会导致显著的定位和运动跟踪误差。此外，在某些情况下，齿隙可能会在运动期间引发不稳定性。定位误差的主要来源是传动装置（transmission）中的机械“游隙（play）”。所涉及的因素包括配合齿之间的标称余隙、（一个或多个）正时皮带-滑轮、链条传动或齿轮传动系上的齿间距非均匀性、以及传动系组件的弹性（或粘弹性）变形。在大多数精密运动控制系统中，这些误差的减轻是至关重要的。
4.基于正时皮带的驱动系统可能会展现出齿隙，这主要是由于配合齿/槽之间的标称余隙（如果有的话）、滑轮和皮带上的齿间距的非均匀性、以及由于轴承和其他驱动系统组件中的机械游隙。由于材料的摩擦和粘弹性性质引起的齿变形以及皮带绳拉伸和松弛效应也可能促成齿隙。通过选择更高精度的滑轮、皮带、轴承和其他传动系组件，可以减少这些系统上的齿隙，这些组件在几何参数上维持更严格的公差，并且由能够减少齿变形的材料制成。齿隙后补偿也可以通过感测有效负载的增量运动或绝对定位来实现。然而，这些解决方案通常将会带来更高的总体成本和驱动系统的复杂性，并且可能仍然导致超过性能要求所设定的限制的齿隙引发的运动误差。替代地，可以实现有效负载运动的反馈控制，这将再次导致附加的成本以及驱动系统的复杂性。类似的考虑也适用于传动装置，诸如齿轮传动、链条、丝杠等。


技术实现要素：

5.本发明的实施例通过提供与运动控制系统中的齿隙补偿相关的方法、系统和装置解决并克服了上述缺陷和缺点中的一个或多个。
6.根据一些实施例，一种用于运动控制系统中的齿隙补偿的方法包括：使运动控制系统的有效负载归位（homing），以及在运动控制系统上执行齿间距非均匀性过程以标识非均匀性校正。生成齿隙查找表，以用于在运动控制系统的正常操作期间的齿隙校正中使用。齿隙查找表是使用训练过程来生成的，该训练过程包括选择用于操作运动控制系统的移动序列以及利用非均匀性校正来执行该移动序列。该训练过程进一步包括计算描述了运动控
制系统的一个或多个组件在移动序列期间的齿隙的齿隙测量结果，以及将齿隙测量结果存储在齿隙查找表中。
7.根据其他实施例，一种用于运动控制系统中的齿隙补偿的方法包括：使运动控制系统的有效负载归位，以及在运动控制系统上执行齿间距非均匀性过程以标识非均匀性校正。计算对应于多个移动序列的齿隙测量结果。每个齿隙测量结果是使用一过程来计算的，该过程包括选择用于操作运动控制系统的移动序列、利用非均匀性校正来执行该移动序列。该过程进一步包括计算描述了运动控制系统的一个或多个组件在移动序列期间的齿隙的齿隙测量结果，并且存储齿隙测量结果和移动序列。使用该多个齿隙测量结果和该多个移动序列来训练机器学习模型以用于在齿隙校正中使用。
8.根据其他实施例，一种用于运动控制系统中的齿隙补偿的方法包括：在运动控制系统的正常操作期间执行校正过程。该校正过程包括接收执行新的移动序列的请求。如果新的移动序列包括运动控制系统的方向反转（direction reversal），则使用齿隙查找表来估计新的齿隙校正，并且应用新的齿隙来校正新的移动序列。然后，执行新的移动序列。
9.根据其他实施例，一种用于运动控制系统中的齿隙补偿的方法包括：在运动控制系统的正常操作期间执行校正过程。该校正过程包括接收执行新的移动序列的请求。如果新的移动序列包括运动控制系统的方向反转，则使用机器学习模型来估计新的齿隙校正，并且将新的齿隙校正应用于新的移动序列。然后，执行新的移动序列。机器学习模型是通过在执行训练移动序列时测量运动控制系统的齿隙来训练的。
10.本发明的附加特征和优点将从参考附图对说明性实施例的以下详细描述中变得明显。
附图说明
11.当结合附图阅读时，从以下详细描述中最好地理解本发明的前述和其他方面。出于说明本发明的目的，附图示出了目前优选的实施例，然而，要理解的是，本发明不限于所公开的具体手段。附图中包括的是以下各图：图1示出了如可以在一些实施例中使用的由旋转电机驱动的皮带驱动系统；图2示出了跟踪末端执行器的位置的标绘图；图3示出了齿隙对比移动长度的标绘图；图4a是表示不同运动概况上的平均齿隙变化的表；图4b是图4a中呈现的数据的平均齿隙的散点图；图5a示出了齿隙量值的自相关性以及与样本场景的比较；图5b示出了与图5a中呈现的数据相关的在先移动和齿隙之间的样本相关性；图6在高层级上图示了根据本发明的一些实施例的如何执行齿隙校正；图7a示出了根据一些实施例的环以图示用于执行第一类型的齿隙校准（被称为“类型1校准”）的一个系统；图7b描述了可以在一些实施例中应用的示例性皮带间距非均匀性和环索引归位位置校准方案；图8示出了根据一些实施例的类型1校准的第一示例实现方式；图9提供了在本发明的一些实施例中可以如何执行齿隙计算的示例；
图10示出了在本发明的一些实施例中可以执行齿隙计算的替代方式；图11示出了用于执行类型1校准的第一替代方法；图12示出了用于执行类型1校准的第二替代方法；图13示出了用于执行类型1校准的第三替代方法；以及图14图示了可以在其内实现本发明的实施例的示例性计算环境。
具体实施方式
12.本发明总体上涉及与用于运动控制系统中的齿隙补偿的基于学习的方法有关的方法、系统和装置。传动装置中的齿隙主要是由于确定性因素（诸如，上面提到的那些因素）所引起，并且大多展现出时间不变性或随时间的非常小的变化。本发明总体上涉及“学习”作为促成齿隙的各种因素的函数的齿隙引发的定位误差的模式的各种方法。更具体地，采用一组基于学习的解决方案来减轻由于齿隙和齿间距非均匀性的影响而引起的定位误差。尽管本文中描述的方法主要集中于正时皮带驱动系统中的齿隙减轻，但这些方法可以利用针对其他传动系系统（诸如，使用齿轮系、链条、丝杠等的那些）的适当定制和调整而被推广。本文中描述的一组解决方案可以以在训练或校准阶段期间学习驱动系统的齿隙特性、然后在正常操作期间应用合适的误差补偿的形式在软件中实现。此处描述的方案不需要反馈控制，并且可以被视为基于参考（目标位置）的预补偿的前馈校正。应当注意的是，本文中描述的齿隙引发的位置误差的前馈补偿与反馈控制完全兼容，该反馈控制可以被附加地部署以补偿其他时变参数变化以及任何外部扰动。
13.本文中描述的齿隙减轻技术可以被理解为包括两个不同的阶段：学习/校准阶段和补偿阶段。在学习/校准阶段，以预定序列来执行适当大量的运动，使得运动实例跨越驱动系统被设计为能够执行的全部运动范围。齿间距非均匀性和齿隙引发的误差在内置于驱动系统的传感器的帮助下被原地测量。使用合适的回归函数和方法来“学习”作为参数（例如，皮带和滑轮上的齿地址以及移动长度）的函数的齿隙误差，在一些实施例中，包括使用合适的机器学习算法。
14.补偿阶段在运动控制系统的正常操作期间执行，由于齿隙和齿间距非均匀性（例如，皮带和滑轮）引起的定位误差使用来自学习/校准阶段的“所学习的”模型被计算，并且然后通过在所命令的移动结束时将所估计的校正应用于目标位置被补偿。校正被应用如下。首先，针对每个移动，基于所估计的由于齿间距非均匀性引起的定位误差将校正应用于目标位置。其次，针对运动的方向反转的每个实例，应用对当前命令的（方向反转的）移动的目标位置的校正，以补偿齿隙引发的误差。
15.图1示出了如可以在一些实施例中使用的由旋转电机驱动的皮带驱动系统。本文中呈现该系统是出于解释本发明的某些方面的目的，并且应当理解的是，本文中描述的技术不限于该特定系统。本发明的适用性跨越了各种各样的正时皮带驱动系统，这些系统可以包括例如：（a）有效负载的线性、旋转或其他复杂运动的执行、（b）具有多级并且具有惰轮的较大传动系、（c）线性或旋转驱动致动器等。
16.在图1中，环形滑轮105位于有效负载（环）110上。环形滑轮105通过正时皮带115连接到由步进电机125驱动的驱动滑轮120。本文中描述的技术消除了对有效负载定位或运动跟踪的反馈控制以用于补偿齿隙引发的定位误差的需要。在一些实施例中，使用传感器来
测量有效负载在其运动过程期间或在移动结束时的位置。替代地，如图1中所图示，有效负载110上的参考点135可以使用归位传感器130来检测。参考点135可以包括例如有效负载110的表面上的凹痕、突起或标记物。附加地，驱动侧的步进电机125上的编码器记录致动的范围（例如，电机旋转）。
17.出于跟踪与驱动滑轮120和环形滑轮105接合的正时皮带115上的齿的地址的目的，正时皮带115和滑轮105、120可以被选择成使得正时皮带115和滑轮105、120上的齿的最小公倍数对应于环形滑轮105的旋转的整数数量（例如，5个旋转）以及驱动滑轮120的旋转的整数数量（例如，20个旋转）。例如，驱动滑轮120、环形滑轮105和正时皮带115上的齿的数量可以分别是30、120和150。对于每5个环旋转，正时皮带115上的分度齿以及滑轮105、120上的分度齿返回到关于彼此相同的相对配置。这导致了5个环旋转的周期性（1个皮带循环）。应当注意的是，虽然这种布置简化了对正时皮带和滑轮上的相互作用的齿的跟踪，但是这不是针对本发明所描述的齿隙补偿方案的实现的要求。
18.应当注意的是，图1仅仅是可以使用本文中描述的校准方案的系统的一个示例。校准方案可以推广至各种线性和旋转驱动系统、具有多级并且包括惰轮的皮带驱动系统、宽泛范围的致动器（步进电机、dc伺服电机、具有线性至旋转转换的线性致动器等）、各种各样的正时皮带等。这些方案还可以扩展到其他类型的传动装置，诸如使用齿轮系、丝杠和链条的那些。
19.如本领域中通常所理解的，齿间距在正时皮带的长度上变化。类似地，滑轮上的齿间距也可能展现出变化。这些变化导致了负载的可重复定位误差。通过在驱动系统的操作期间跟踪与传动系中的滑轮上的对应凹槽接合的皮带齿的地址，可以计算出由于齿间距非均匀性引起的所得位置误差。然后，可以通过适当地修改目标移动长度来这些误差进行预补偿，如下：
푁푒푤 푡푎푟푔푒푡 푚표푣푒 l
푒푛푔푡
ℎꢀ
= 표푟푖푔푖푛푎
l 푡푎푟푔푒푡 푚표푣푒 l
푒푛푔푡
ℎꢀ−ꢀ
푒푟푟표푟
（1）图2示出了跟踪末端执行器的位置的标绘图。由虚线框205、210定义的移动的每个集合表示一个完整的循环，在该循环结束时，与滑轮接合的皮带上的齿的集合与测试开始时的齿地址相同。
20.研究已经示出了针对驱动环形有效负载的皮带驱动系统，齿隙关于正向方向和方向反转的移动的长度的强依赖性。例如，图3中所示的标绘图示出了针对相等大小的正向和方向反转移动对的情况，齿隙随着移动长度的单调增加。在该示例中，每个正向/反向移动对是从环形滑轮、电机滑轮和皮带上的相同索引位置开始执行的。在该示例中，第一齿隙表示顺时针至逆时针方向反转期间的齿隙，第二齿隙表示逆时针至顺时针方向反转期间的齿隙，并且中心轨迹是累积或绝对位置误差。在这种情况下，累积/绝对位置误差从零变化到最大幅度，这取决于皮带间距非均匀性的量值。
21.图4a和图4b示出了针对涉及步进电机驱动的皮带传动的示例研究，齿隙引发的定位误差如何传播，该皮带传动包括由氯丁橡胶制成并且具有抗拉构件的玻璃纤维加强件的正时皮带。对于该示例，使用了以下测试方案：（1）将环旋转360
°
；（2）执行顺时针180
°
旋转；（3）执行逆时针180
°
旋转（齿隙1）；（4）执行逆时针180
°
旋转；（5）执行顺时针180
°
旋转（齿隙2）。本研究是利用180
°
移动长度进行的，从而使该研究独立于移动长度。选择了180
°
移动长
度，是因为针对180
°
观察到了对称移动的最大齿隙。与较早的研究一致，该研究示出了齿隙随着反向移动的长度的单调增加。在移动长度固定（180
°
）的情况下齿隙关于运动参数的依赖性的研究展现出了齿隙关于加速度、减速度、相关联的急动度参数和最大速度的依赖性很小或没有依赖性。
22.图4a示出了不同运动概况上的平均齿隙变化。第一个突出显示的行（被标记为集合编号3）示出了大约2秒的移动时间，而第二个突出显示的行（被标记为集合编号8）示出了大约4秒的移动时间。此处考虑的运动概况包括非常慢的加速和减速的情况（2秒/4秒移动时间），以便在检查这些参数对齿隙的潜在影响时包括这些参数的宽泛范围。图4b是平均齿隙对比集合编号的标绘图。图4a中突出显示的运动概况集合具有极低的速度和低加速度、减速度和急动度极限。然而，对平均齿隙的影响是微不足道的。要注意的是，本文中公开的用于齿隙补偿的方法不是在齿隙独立于运动概况参数的情况下被预测的。在一般情况下，如果齿隙展现出对运动概况参数的依赖性，则这些参数可以附加地作为变量被包括在内。
23.图5a和5b提供了该研究的附加结果。图5a中所示的左侧标绘图示出了齿隙量值的自相关性，其证明了针对在先的方向反转移动关于齿隙的一些依赖性。与先前方向反转之前的齿隙历史的相关性（如图5a的右侧标绘图中所示）是微不足道的。图5b示出了齿隙与在先移动之间的样本相关性。该标绘图示出了关于反向移动长度和方向反转之前的最后一次移动的长度的主要依赖性。超过五个在先（正向）移动的移动历史被观察到在统计上是微不足道的。在“学习”该示例应用的齿隙的变化模式时，针对先前方向反转和当前方向反转移动之前的五次移动的移动长度的齿隙可以被用作“特征变量”。应当注意的是，关于在先正向方向移动的历史的具体依赖性一般来说可能会从一个驱动系统到另一个驱动系统而变化。然而，此处呈现的基于学习的解决方案在范围上是通用的，并且可以适用于任何特定的驱动系统设计。
24.图6在高层级上图示了根据本发明的一些实施例的如何执行齿隙校正。在步骤605处开始，使有效负载（环）归位。使有效负载归位在有效负载（环）上建立了参考点。有效负载的归位可以使用各种各样的感测方法来执行，包括但不限于在有效负载上具有合适的归位标志的电容性、磁性、光学方法。接下来，在610处，通过执行齿间距非均匀性过程使皮带“归位”。下面参考图7进一步详细描述了该过程。步骤605和610的最终结果是建立皮带非均匀性误差针对其最小的皮带/滑轮相对配置。此后，可以根据该配置来执行齿隙校准的每个实例。在步骤615-620期间，执行齿隙校准。在步骤615处，利用所应用的齿间距非均匀性校正来执行移动序列，并且测量齿隙。然后，在620处，基于结果来生成查找表或者训练模型。
25.图6的底部部分示出了其中查找表或模型被应用的正常驱动操作阶段。在步骤625期间，该系统如正常那样操作，并且驱动系统需要将有效负载移动到目标位置。然后，在步骤630处，以对有效负载的目标位置的校正的形式来应用齿间距非均匀性校正。如果移动方向反转，则在步骤635处估计齿隙校正，并且在步骤640处基于经校正的移动长度来执行移动。如果移动方向没有被反转，则可以在不进行齿隙校正的情况下直接执行步骤640。
26.在本文中讨论的皮带传动系统的类型中，影响齿隙的关键特征包括表示方向反转的移动（当前移动）和方向反转的移动之前的子序列（在该示例中是五次移动）的长度的度量。影响齿隙的附加关键特征包括（皮带和滑轮的）齿地址，或者替代地，环段索引（ring segment index），该环段索引跟踪与滑轮上的齿接合的皮带齿的相对配置。
27.本文中讨论了用于齿隙误差补偿的两种方案。在本文中被称为“类型1校准”的第一种方案利用查找表，该查找表具有所需的齿隙误差补偿的简单插值。下面关于图8-13描述了类型1校准。在本文中被称为“类型2校准”的第二种方案使用基于机器学习（ml）的算法来建模和预测目标移动长度的齿隙预补偿。类型2校准也将在下面进一步详细描述。查找表的创建或基于ml的齿隙校准的计算可以在主机仪器上进行，或者可以取决于可用资源离线进行。
28.类型1校准例程包括足够长的系统性移动序列。齿隙误差使用合适的传感器被测量，并且被记录为特征变量的函数。用于测量齿隙误差的感测可以包括间接方法，诸如感测致动器冲程（电机旋转）或皮带运动（例如，皮带外表面上的特征）。替代地，用以感测有效负载的运动的直接方法（例如，磁性编码器、光学编码器）。在其中多个驱动单元上的齿隙变化被发现展现出相似的模式（分布）的情况下，可以基于来自驱动单元的足够大的样本的校准数据来离线地执行校准。然后，可以以所有单元使用的公共查找表的形式对校正进行编码。
29.在正常移动期间，首先应用齿间距非均匀性校正，并且在方向反转的移动的情况下，使用作为特征变量的函数的齿隙图，以使用简单的表查找或简单形式的插值来估计针对齿隙的校正。特征空间网格以足够精细的网格间距被均匀地采样，以适应简单的查找表或最近邻插值类型的方案，或者替代地，可以被选择为稍微粗略且更强大的（例如，多项式）插值方法，该方法用于估计所需的校正。可以使用的示例插值方法包括线性插值、最近邻插值、多项式插值、高斯混合模型、径向基函数等。
30.图7a示出了根据一些实施例的示例环以图示类型1校准。类型1校准方案假定了在环周围以度的间隔而隔开的固定数量n个归位位置。在图7a的示例中，n=8。每个皮带循环，存在预定数量的环旋转。齿隙数据被存储在查找表中。对于精细校准，使用最近邻插值算法。替代地，可以使用诸如分散插值算法（例如，线性、三次等）、稀疏插值方法、使用贝叶斯方法的鲁棒曲线拟合之类的方法来执行粗略校准。
31.图7b描述了可以在一些实施例中应用的示例性皮带间距非均匀性和环索引归位位置校准方案。在步骤705处开始，使环归位到homeloc=1。然后，在步骤710-735处执行环路。在步骤710处设置索引值，并且在步骤715将环移动到由该索引 1指定的位置。依据电机编码器计数的“目标”移动长度被计算。然后，在步骤720处记录“实际”电机编码器步骤，并且在步骤725处计算皮带非线性误差作为“目标”与“实际”电机编码器计数之间的差。在步骤730和735处分别使homeloc和环旋转前进（advance）。该环路针对皮带循环中的每一个环旋转而被重复。
32.图8-13图示了根据本发明的不同实施例的执行类型1校准的各种方法。对于这些方法中的每一个，一系列正向移动被存储在正向移动数据集中。该正向移动数据集被定义为，其中n=[1, n
max
]且n≤n
max
。一系列反向移动被存储在被定义为的反向移动数据集中。应当注意的是，在一些实施例中，数据集的符号可以被反转。也就是说，正向移动数据集可以被定义为，而反向移动数据集被定义为。
[0033]
图8示出了根据一些实施例的类型1校准的第一示例实现方式。在步骤805处开始，使环归位到该环周围的归位位置中的一个。在步骤810处执行皮带间距非均匀性校准过程（参见例如图7b），并且所计算的皮带间距非均匀性误差作为“环旋转数量”和“homeloc”的
函数被记录在本文中称为“nonlin_mtr_encoder_cts”的变量中。在皮带间距非均匀性校准之后，在步骤815处，使环归位回到归位位置#1。在一些实施例中，环归位可以用离开皮带的归位来代替（例如，使用皮带的顶部或底部边缘上的凹口；使用具有光学感测的反射器；使用具有霍尔感测的磁性正方形；具有电容感测的金属正方形；基于光束的感测，其具有围绕皮带的中间部分的参考孔；等等）。
[0034]
在图8的步骤817-865期间，针对皮带循环中的每个环旋转执行环路。该环路在817处通过将索引变量（本文中被称为“home_index”）初始化为1而开始。接下来，在步骤820-860期间，在环周围的所有归位位置上执行内环路。在步骤820中，使环归位到由home_index指定的位置。然后，在步骤855处，执行正向移动环路以计算齿隙。该正向环路针对反向移动数据集中的每个反向移动长度被执行一次。如下面参考图9和10所描述，可以以多种方式执行齿隙计算。在已经记录了齿隙结果之后，在步骤860处，使home_index前进，并且该循环针对每个可能的归位位置而重复。一旦已经针对所有归位位置计算出齿隙，就在步骤865处使环旋转数量前进，并且从817-865的外环路重复，直到已经针对皮带循环中的每个环旋转执行了该环路。
[0035]
图9提供了在本发明的一些实施例中可以如何执行齿隙计算的示例。在步骤930处开始，执行正向移动。然后，在步骤935处，使用索引变量（在本文中被称为“start_home_index”变量）来记录正向移动结束时的归属位置编号。接下来，在步骤940处，执行反向（即，齿隙）移动。在步骤945处，使用索引变量（在本文中被称为“final_home_index”变量）来记录反向移动结束时的归属位置编号。然后，使有效负载归位到“home_index”位置。然后，在步骤955处，将最终电机编码器步骤记录在变量中，该变量在本文中被称为“mtr_encoder_cts”变量。最后，在步骤960处，将齿隙计算为目标电机编码器步骤（即，nonlin_mtr_encoder_cts）与实际电机编码器步骤（即，mtr_encoder_cts）之间的差。然后，将齿隙值存储在表或其他数据结构中，以供在正常操作阶段期间的稍后检索和使用。为了便于检索，一个或多个索引值可以与所存储的齿隙值相关联。在图9的示例中，这些索引值是环旋转数量、起始和最终归位位置、正向移动的次数、以及反向移动的次数。在图9的示例中，步骤930-960作为环路来执行，该环路针对每个指定的移动长度而重复。
[0036]
图10示出了在本发明的一些实施例中可以执行齿隙计算的替代方式。步骤1030-1045以类似于图9的步骤930-945的方式来执行。以相同的方式，步骤1050-1060以类似于图9的步骤950-960的方式来执行。然而，在1050处，在记录最终运动编码器步骤之前，将最接近归位传感器的归位标志移入归位传感器中（在与反向移动相同的方向上）。
[0037]
图11-13示出了用于执行类型1校准的替代方法。这些方法可以用上面参考图9和10描述的齿隙计算过程中的任一个来执行。
[0038]
在图11中所示的类型1校准方法中，步骤1105-1125以类似于上面参考图8描述的步骤805-825的方式来执行。然而，在步骤1125之后，在步骤1127处执行重置移动，以消除归位移动的影响。这些重置移动被执行为
∆
θ或
−∆
θ增量（取决于用于定义正向和反向移动的取向）。该方法然后以类似于上面参考图8所讨论的方式通过步骤1155-1165继续。
[0039]
在图12中所示的类型1校准方法中，步骤1205-1225以类似于上面参考图8描述的步骤805-825的方式来执行。然而，正向移动环路仅针对随机选择的移动长度来执行，而不是在整个反向和正向移动数据集上循环。因此，在步骤1230和1235处，选择随机的反向和正
向移动长度。可以使用本领域已知的任何技术来执行随机化。然后，正向循环被执行一次，并且处理以类似于上面参考图8所讨论的方式通过步骤1255-1265继续。
[0040]
图13示出了根据一些实施例的用于执行类型1校准的另一个替代方法。该示例组合了图13和12中所示的方法。步骤1305-1325以类似于上面参考图8描述的步骤805-825的方式来执行。与图13一样，在步骤1325之后，在步骤1327处执行重置移动，以消除归位移动的影响。然后，与图12在步骤1230和1235处一样，分别在步骤1330和1335处选择随机的反向和正向移动长度。然后，正向循环被执行一次，并且处理以类似于上面参考图8所讨论的方式通过步骤1360和1365继续。
[0041]
如上所指出，第二类型的校准在本文中被称为类型2校准。简言之，齿隙模型是使用本领域公知的一个或多个机器学习（ml）算法来学习的。可以通过优化或交叉验证方法来适当地选择所选机器学习方案的超参数。然后，使用所学习的模型来估计补偿齿隙所需的校正。类型2校准固有地执行特征空间网格的稀疏采样，并且因此潜在地可能比类型1校准更节省地（更少的训练时间）实现校准。
[0042]
在模型训练期间，类型2校准方案执行足够大量的随机化双向移动，这些随机化双向移动依据移动段的数量（1：n）在长度上从最小到最大来变化。在一些实施例中，齿隙测量是使用（a）有效负载位置的直接测量（例如，使用磁性或光学编码器、激光测微计、电位计等）来执行的。在其他实施例中，齿隙是通过在有效负载上的多个相等地隔开的（为了简单起见）位置处归位并且使用驱动侧的编码器以记录位置来计算的。后一种感测方法需要在环上的多个位置处归位（为了简单起见，假定在对应于“n”个移动段的n个点处，该“n”个移动段被假定跨越有效负载的移动长度的范围）。第三组方法将包括传动机构（例如，正时皮带或丝杠）上的参考点的归位。
[0043]
用于类型2校准ml算法的特征变量既可以包括例如正向和反向移动的移动长度、以及表示皮带和（一个或多个）滑轮齿地址的变量（或替代地，有效负载段索引）。例如，还可以跟踪皮带（和（一个或多个）滑轮，如果需要的话）上的皮带周期或齿地址的小部分（fraction）。被用作特征变量的移动长度度量可以包括当前（方向反转的）移动的长度和在先（正向）移动的长度。移动度量的另一个示例可以被计算如下：previous_backlash_value abs_rev_move abs_rev_minus_lastfwd abs_rev_minus_sumfwd (abs_rev_move abs_sum_fwdmove_set) (abs_rev_move abs_last_fwd_move)abs_rev_minus_sumfwd.*abs_rev_move abs_rev_minus_meanfwd.*abs_rev_move total_allprecedingmoves lastfwdmovelength]。替代地，可以使用以下移动度量：previous_backlash_value previous_5_fwd_movelengths。该度量中的各种变量的含义如下：
变量定义previous_backlash_value针对在先方向反转移动实例所记录的齿隙误差abs_rev_move当前方向反转的移动的长度abs_rev_minus_lastfwd当前方向反转的移动和在先（“正向”方向）移动的长度中的差的量值abs_rev_minus_sumfwd当前（方向反转的）移动的长度与当前和在先方向反转实例之间的“正向”移动长度的总和之间的差的量值(abs_rev_move abs_sum_fwdmove_set)当前（方向反转的）移动的长度与当前和在先方向反转实例之间的“正向”移动长度的总和的总和
(abs_rev_move abs_last_fwd_move)当前（方向反转的）移动与在先“正向”移动的长度的总和abs_rev_minus_meanfwd当前（方向反转的）移动的长度与当前和在先方向反转实例之间的“正向”移动的平均长度之间的绝对差total_allprecedingmoves当前（方向反转的）移动之前的所有移动的代数总和lastfwdmovelength当前（方向反转的）移动之前的移动（“正向”）的长度
[0044]
作为附加特征变量，有效负载（环）可以实际上被分割成“n”个相等的部分。环“段”然后可以被用作用于跟踪皮带和滑轮上的齿的地址的代理。环段数量然后从1到n*而跨越，n*是每个皮带循环的环旋转的数量。
[0045]
如果移动期间的诸如最大或平均加速度/减速度之类的附加因素被发现会影响齿隙，这取决于正时皮带的选择、驱动系统设计、最终应用类型等，则本文中讨论的校准方案仍然可以通过特征空间的合适扩展以包括附加因素连同对校准方案的明显推广和合适选择而被应用。
[0046]
通过使用诸如例如使用决策树的“预测器重要性”估计之类的方法来执行特征选择，可以针对每个应用合适地选择感兴趣的特征变量。
[0047]
可以例如基于诸如算法的预测性能、相关联的计算复杂性和实现方式的容易性之类的特性来选择在类型2校准方案中使用的ml算法。示例ml算法包括线性回归（具有正则化，如果需要的化）、神经网络、基于决策树的回归、多项式逻辑回归、具有外生输入的自回归-移动平均模型（“armax”）模型、随机森林回归树、线性支持向量机、深度学习模型等。用于实现这些算法的技术在本领域中通常是公知的，并且因此在本文中不详细描述这些算法。
[0048]
使用类型1或类型2校准方案的重新校准可以以规律的服务间隔来执行，以计量驱动单元的性能中的改变。任何在统计学上有意义的改变然后都可以用作故障预测和/或调度预防性维护。在该仪器断电并且校准数据在随机存取存储器中不再可用的情况下，可以通过在使皮带归位之后始终执行齿隙校准以使得比如在齿隙校准开始时皮带驱动系统的初始配置对应于齿距非均匀性误差的最小值来避免重新校准。这将需要在非易失性存储器中存储齿隙校准数据（基于在先的皮带归位）。
[0049]
图14图示了可以在其内实现本发明的实施例的示例性计算环境1400。例如，这在一些实施例中，计算环境1400可以用于支持图1中所示的皮带驱动系统驱动的校准。计算环境1400可以包括计算机系统1410，计算机系统1410是可以在其上实现本发明的实施例的计算系统的一个示例。计算机和计算环境（诸如，计算机系统1410和计算环境1400）是本领域技术人员已知的，并且因此在此简短地描述。
[0050]
如图14中所示，计算机系统1410可以包括通信机构（诸如，总线1421）、或用于在计算机系统1410内传送信息的其他通信机构。计算机系统1410进一步包括一个或多个与总线1421耦合的处理器1420，用于处理信息。处理器1420可以包括一个或多个中央处理单元（cpu）、图形处理单元（gpu）或本领域已知的任何其他处理器。
[0051]
计算机系统1410还包括耦合到总线1421的系统存储器1430，用于存储信息和将由处理器1420执行的指令。系统存储器1430可以包括以易失性和/或非易失性存储器的形式的计算机可读存储介质，诸如只读存储器（rom）1431和/或随机存取存储器（ram）1432。系统存储器ram 1432可以包括（一个或多个）其他动态存储设备（例如，动态ram、静态ram和同步
dram）。系统存储器rom 1431可以包括（一个或多个）其他静态存储设备（例如，可编程rom、可擦除prom和电可擦除prom）。此外，系统存储器1430可以用于在处理器1420执行指令期间存储临时变量或其他中间信息。包含诸如在启动期间帮助在计算机系统1410内的元件之间传递信息的基本例程的基本输入/输出系统（bios）1433可以被存储在rom 1431中。ram 1432可以包含处理器1420可立即访问和/或当前正在对其操作的数据和/或程序模块。系统存储器1430可以附加地包括例如操作系统1434、应用程序1435、其他程序模块1436和程序数据1437。
[0052]
计算机系统1410还包括耦合到总线1421的盘控制器1440，以控制用于存储信息和指令的一个或多个存储设备，诸如硬盘1441和可移除介质驱动器1442（例如，软盘驱动器、致密盘驱动器、磁带驱动器和/或固态驱动器）。可以使用适当的设备接口（例如，小型计算机系统接口（scsi）、集成设备电子器件（ide）、通用串行总线（usb）或火线）将存储设备添加到计算机系统1410。
[0053]
计算机系统1410还可以包括耦合到总线1421的显示控制器1465，以控制用于向计算机用户显示信息的显示器1466，诸如阴极射线管（crt）或液晶显示器（lcd）。计算机系统包括输入接口1460和一个或多个输入设备，诸如键盘1462和指点设备1461，用于与计算机用户交互并且向处理器1420提供信息。指点设备1461例如可以是鼠标、轨迹球或指点杆，用于向处理器1420传送方向信息和命令选择，并且用于控制显示器1466上的光标移动。显示器1466可以提供触摸屏界面，该触摸屏界面允许输入以补充或代替指示设备1461对方向信息和命令选择的传送。
[0054]
计算机系统1410可以响应于处理器1420执行被包含在诸如系统存储器1430之类的存储器中的一个或多个指令的一个或多个序列而执行本发明的实施例的处理步骤的一部分或全部。这样的指令可以从另一个计算机可读介质（诸如，硬盘1441或可移除介质驱动器1442）被读取到系统存储器1430中。硬盘1441可以包含由本发明的实施例使用的一个或多个数据存储库和数据文件。数据存储库内容和数据文件可以被加密以提高安全性。处理器1420也可以在多处理布置中被采用，以执行被包含在系统存储器1430中的指令的一个或多个序列。在替代实施例中，可以使用硬接线电路来代替软件指令、或者与软件指令结合地使用硬接线电路。因此，实施例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
[0055]
如上所陈述，计算机系统1410可以包括至少一个计算机可读介质或存储器，用于保存根据本发明的实施例编程的指令，并且用于包含本文中描述的数据结构、表、记录或其他数据。本文中使用的术语“计算机可读介质”指代参与向处理器1420提供指令以供执行的任何介质。计算机可读介质可以采取多种形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质的非限制性示例包括光盘、固态驱动器、磁盘和磁光盘，诸如硬盘1441或可移除介质驱动器1442。易失性介质的非限制性示例包括动态存储器，诸如系统存储器1430。传输介质的非限制性示例包括同轴线缆、铜线和光纤，包括构成总线1421的导线。传输介质也可以采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信期间生成的那些声波或光波。
[0056]
计算环境1400可以进一步包括使用到一个或多个远程计算机（诸如，远程计算机1480）的逻辑连接在联网环境中操作的计算机系统1410。远程计算机1480可以是个人计算机（膝上型或台式计算机）、移动设备、服务器、路由器、网络pc、对等设备或其他公共网络节
点，并且通常包括上面相对于计算机系统1410描述的元件中的许多或全部。当在联网环境中使用时，计算机系统1410可以包括调制解调器1472，用于通过诸如互联网之类的网络1471建立通信。调制解调器1472可以经由用户网络接口1470或经由另一个适当的机构连接到总线1421。
[0057]
网络1471可以是本领域通常公知的任何网络或系统，包括互联网、内联网、局域网（lan）、广域网（wan）、城域网（man）、直接连接或一系列连接、蜂窝电话网络、或能够便于计算机系统1410和其他计算机（例如，远程计算机1480）之间的通信的任何其他网络或介质。网络1471可以是有线的、无线的或其组合。有线连接可以使用以太网、通用串行总线（usb）、rj-11、或本领域通常公知的任何其他有线连接来实现。无线连接可以使用wi-fi、wimax和蓝牙、红外、蜂窝网络、卫星、或本领域通常公知的任何其他无线连接方法来实现。附加地，若干个网络可以单独地工作或彼此通信，以便于网络1471中的通信。
[0058]
本公开的实施例可以用硬件和软件的任何组合来实现。此外，本公开的实施例可以被包括在具有例如计算机可读非暂时性介质的制品（例如，一个或多个计算机程序产品）中。该介质在其中体现有例如用于提供和便于本公开的实施例的机制的计算机可读程序代码。该制品可以作为计算机系统的一部分被包括，或者被单独地出售。
[0059]
虽然本文中已经公开了各种方面和实施例，但是其他方面和实施例对于本领域的技术人员来说是明显的。本文中公开的各种方面和实施例是出于说明的目的，而不意图是限制性的，其中真正的范围和精神由以下权利要求来指示。
[0060]
本文中使用的可执行应用包括代码或机器可读指令，以用于调节处理器以实现预定功能，诸如操作系统、上下文数据获取系统或其他信息处理系统的那些预定功能，例如响应于用户命令或输入的预定功能。可执行过程是一段代码或机器可读指令、子程序、或其他不同的代码部分或可执行应用的一部分，以用于执行一个或多个特定过程。这些过程可以包括接收输入数据和/或参数，对接收到的输入数据执行操作，和/或响应于接收到的输入参数而执行功能，以及提供所得到的输出数据和/或参数。
[0061]
本文中的功能和过程步骤可以自动地执行，或者全部或部分地响应于用户命令来执行。被自动执行的活动（包括步骤）是响应于一个或多个可执行指令或设备操作来执行的，而无需对该活动的用户直接发起。
[0062]
各图中的系统和过程不是排他性的。根据本发明的原理，可以导出其他系统、过程和菜单，以实现相同的目的。尽管已经参考特定实施例描述了本发明，但是要理解的是，本文中示出和描述的实施例和变型仅用于说明目的。在不脱离本发明范围的情况下，本领域技术人员可以实现对当前设计的修改。如本文中所描述，各种系统、子系统、代理、管理器和过程可以使用硬件组件、软件组件和/或其组合来实现。本文中的权利要求要素不应根据35 u.s.c. 112（f）的规定来解释，除非使用短语“用于
……
的装置”明确陈述了该要素。