少96%参数
将微分牛顿-欧拉算法与神经常微分方程融合，无需加速度即可辨识机械臂卢格摩擦，同时参数大幅减少。
Fei, Wang · 陈立平 · 丁建完
Neurocomputing 2026
通过微分牛顿-欧拉算法正向建模刚体动力学，仅用状态损失优化，避免了关节加速度的测量或差分估计，消除了噪声放大问题。
以微分物理模型为主干，物理参数具有明确含义，残余学习模块仅作为显式动态补偿器，大大减少了可学习参数数量。
与拉格朗日神经网络相比，训练误差降低25.6%，状态预测误差降低21.4%，更准确地复现非线性动力学。
物理模块参数具有物理意义，残余学习模块作为显式补偿器，增强了透明度和可解释性，适用于实际高精度控制。