No âmbito do modelo PI (Prandtl-Ishlinskii), propõe-se um método de modelagem por rede neural para as características de histerese complexas, multivaloradas e assimétricas das juntas flexíveis de robôs industriais, que afetam negativamente a precisão do controle. Com base na estrutura simétrica do operador Play do modelo PI, a parte linear do operador Play é substituída por uma função não linear: a combinação de duas funções Sigmoid modificadas constrói uma nova função próxima ao contorno da curva de histerese, que serve como um operador de histerese não linear e assimétrico, utilizada como função de ativação. No âmbito do modelo PI, é construído um modelo de histerese por rede neural para modelar as características complexas de histerese apresentadas pela junta flexível. O modelo é validado com dados experimentais obtidos sob diferentes condições de entrada da junta flexível, e os resultados mostram que o erro máximo de previsão pode ser controlado dentro de 1°, reduzindo o erro máximo para um quinto do modelo PI e o erro quadrático médio também para um quinto. O modelo de histerese por rede neural estabelecido possui boa capacidade de generalização e uma melhoria significativa na precisão da modelagem.

Junta flexível; características complexas de histerese; modelo de histerese por rede neural; modelo PI; operador de histerese assimétrico