CN110569588B - 一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于工业机器人性能测试领域，并具体公开了一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其包括如下步骤：S1构建工业机器人整机性能影响模型架构并进行性能测试以获取相应的输入参数和输出参数，其中，输入参数为工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，输出参数为工业机器人整机性能参数；S2对输入参数和输出参数进行归一化处理，并利用归一化后的数据对神经网络模型进行训练以获得整机性能预估网络模型；S3将待测试的工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数代入所述整机性能预估网络模型中以获得工业机器人整机性能参数。本发明可实现工业机器人整机性能的预估，具有适用性广，预估准确等优点。

Description

一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法

技术领域

本发明属于工业机器人性能测试领域，更具体地，涉及一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法。

背景技术

在工业机器人性能测试与评价技术领域，工业机器人整机性能影响规律研究方法，通常是基于常规的控制变量法做大量测试实验，得到一定量的实验测试数据来进行绘图分析，从而得到指定变量对指定性能指标的影响规律。例如，控制其他变量不变，通过调节工业机器人关节的微分增益和比例增益参数来改变电机刚性，并利用机器人性能测试设备测试机器人末端精度性能，得到机器人精度性能随电机刚性参数变化的规律。这样的研究方法具有单变量因素预估准确度高，实验简单，成本较低的优点，适用于影响因素指标较少的情况。

但是，当研究大量影响因素对整机性能的影响规律时，则需要单独考虑每一种因素指标的影响，所以针对每一种因素指标，都不可避免地需要基于控制变量的思想做大规模测试实验，从而获取所有影响因素对于每一种整机性能指标的影响数据。这样以来，一方面会导致测试实验执行难度大大提升，耗时耗力，另一方面，考虑到部分影响因素指标对整机性能指标无明显影响，或者是多变量因素耦合产生影响，会导致在实验测试过程中徒增大量无用功，以及核心部件性能指标数据大多不是同一量级，数据分析时会受到严重扰动，最终无法准确分析出明显影响规律。

为解决上述问题，对工业机器人整机性能的预估方法进行实验测试与分析决策的制定时，若想在存在大量因素指标对整机性能产生影响的情况中准确的分析出影响规律，应当考虑大量因素指标中包含无明显影响、存在多变量因素指标耦合影响的情况，并且消除核心部件性能指标数据量级不同造成的干扰，从而准确的分析出整机性能同时受到众多因素影响的规律，实现整机性能的准确预估。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其利用工业机器人整机性能测试实验数据代入神经网络模型中进行训练，并根据核心零部件性能与环境影响参数对此工业机器人的整机各方面性能指标进行预估，从而使得整机性能测试实验，不需要单独考虑调整改变某一个影响因子，降低实验测试实施难度；同时，还可以将测试数据作为一个整体综合利用，充分考虑多变量影响因子对性能指标的耦合影响，对数据进行归一化处理，消除其量级不同造成的干扰，提高对整机性能的预估准确度。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其包括如下步骤：

S1构建工业机器人整机性能影响模型架构并进行性能测试以获取相应的输入参数和输出参数，其中，输入参数为工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，输出参数为工业机器人整机性能参数；

S2对输入参数和输出参数进行归一化处理，并利用归一化后的数据对神经网络模型进行训练以获得整机性能预估网络模型；

S3将待测试的工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数代入所述整机性能预估网络模型中以获得工业机器人整机性能参数，以此实现工业机器人整机性能的预估。

作为进一步优选的，所述工业机器人核心零部件包括伺服电机和减速器。

作为进一步优选的，所述环境影响参数包括气候环境参数、生物化学参数和机械物理参数。

作为进一步优选的，所述工业机器人整机性能参数优选为工业机器人的位姿准确度、位姿重复性、位姿稳定时间、位姿超调量、距离准确度、距离重复性、直线轨迹准确度、直线轨迹重复性、圆形轨迹准确度、圆形轨迹重复性、多方向位姿准确度变动、轨迹速度准确度、轨迹速度重复性、轨迹速度波动、最小定位时间、标准搬运节拍速度、拐角偏差和圆角误差中的一种或多种。

作为进一步优选的，步骤S2中采用如下公式对输入参数和输出参数进行归一化处理：

其中，x′是待处理数据x归一化处理后的值，x_min是所有测试样本中待处理数据x的最小值，x_max是所有测试样本中待处理数据x的最大值，

是所有测试样本中待处理数据x的平均值。

作为进一步优选的，所述神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层用于接收工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，其神经元的个数为工业机器人核心零部件性能参数的个数加上环境影响参数的个数，所述输出层用于输出工业机器人整机性能参数，其神经元的个数为需要输出的工业机器人整机性能参数的个数，所述隐含层用于连接输入层与输出层，并计算输入输出参数的内部关系网。

作为进一步优选的，所述隐含层的神经元个数采用下式求得：

其中，m₁为输入层的神经元个数，m₂为输出层的神经元个数，c为常数。

作为进一步优选的，以工业机器人整机性能参数的预测值与工业机器人整机性能参数的实测值的均方误差作为所述神经网络模型的损失函数，通过使损失函数最小化实现神经网络模型的训练，获得所需的整机性能预估网络模型。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：本发明提出的基于神经网络的工业机器人整机性能预估方法不局限于单独考虑某个影响因子，能够很好的适用于影响因素指标数量很多的情况，因此可以降低整机性能测试实验的执行难度，不需要针对某个因子做大量实验；同时，从理论上对影响参数进行分析，并且将测试数据作为一个整体综合利用，充分考虑多变量影响因子对性能指标的耦合影响，并且对数据进行归一化处理，消除其量级不同造成的干扰，提高对整机性能的预估准确度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的工业机器人整机性能影响模型架构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其包括如下步骤：

S1获取训练数据

构建工业机器人整机性能影响模型架构，并对工业机器人进行性能测试以获取相应的输入参数和输出参数，其中，输入参数为工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，输出参数为工业机器人整机性能参数(运动性能等)，即确定出工业机器人整机性能的影响因子，包括核心零部件性能参数及环境影响参数，然后设定这些影响因子的数值，再测试获得工业机器人对应的整机性能参数，并通过不断改变这些影响因子的数值同时获得对应的工业机器人整机性能参数，以获得大量的输入参数及与之对应的输出参数，以供后续训练用。其中，工业机器人可以采用现有的工业机器人，测试时将工业机器人置于设定的环境影响参数下并使各核心零部件在设定的性能参数条件下运行，然后测量其运动性能等整机性能指标，如此，每做一次测试实验，就得到一组由不同的输入参数(减速器、伺服电机、环境因素)与输出参数(整机性能指标)组成的样本，可进行多次测试获得多组样本。

其中，工业机器人核心零部件主要为伺服电机、减速器等，伺服电机影响着工业机器人的手臂控制，如位置、角度和线性运动，它的性能差异将直接影响机器人的能力水平。在机器人实际运行时，伺服电机是处于各种加减速、正反转状态，所以对伺服电机性能提出了很高的要求。因此，模型架构的输入参数中，伺服电机部分主要考虑如下指标：伺服电机的正反转速差率(单位为百分比)、转矩波动系数(单位为百分比)、转速波动系数(单位为百分比)、转子转动惯量(单位为kg·m²)、峰值堵转转矩(单位为Nm)、连续堵转转矩(单位为Nm)、连续堵转电流(单位为A)、绝缘介电强度(单位为V)、最高允许转速(单位为r/min)、电气时间常数(单位为s)、热时间常数(单位为s)、静摩擦力矩(单位为Nm)、稳态加速度(单位为m/s²)、齿槽力矩(单位为Nm)、静态刚度(单位为Nm/′)、绝缘电阻(单位为Ω)、电机热阻(单位为Ω)、转速响应时间(单位为s)、转速(单位为r/min)、转矩(单位为Nm)、反电动势常数(单位为V)、转矩响应时间(单位为s)。优选指标为伺服电机的正反转速差率、转矩波动系数、转速波动系数、峰值堵转转矩、连续堵转转矩、连续堵转电流。

减速器是一种由封闭在刚性壳体内的齿轮传动、蜗杆传动、齿轮-蜗杆传动所组成的独立部件，是原动机和工作机之间独立的闭式传动装置，用来降低转速和增大转矩以满足各种工作机械的需要，其在很大程度上影响着工业机器人整机性能。因此，模型架构的输入参数中，减速器部分主要考虑如下指标：减速器的承载能力(单位为N)、传动效率(单位为百分比)、传动误差(单位为″)、扭转刚度(单位为Nm/′)、功率(单位为kw)、空程(单位为′)、转速(单位为r/min)、扭矩(单位为Nm)、传动比。优选指标为减速器的传动效率、传动误差、扭转刚度、空程、功率、传动比。

环境试验是为了保证产品在规定的寿命期间、在预期的使用，运输或贮存的所有环境下，保持功能可靠性而进行的活动。环境因素中气候环境、生物化学和机械物理因素都对工业机器人整机性能有一定影响。因此，模型架构的输入参数中，环境影响参数主要考虑气候环境参数、生物化学参数和机械物理参数，其中气候环境参数主要考虑如下指标：恒定温度(单位为℃)、交变温度(单位为℃/min)、恒定湿度(单位为百分比)、交变湿度(单位为百分比/min)、大颗粒粉尘空气含量(单位为mg/m³)；生物化学参数主要考虑如下指标：有毒气体(单位为mg/m³)、盐雾浓度(单位为百分比)；机械物理参数主要考虑如下指标：电磁传导(单位为MHZ)、机械振动冲击(单位为m/s²)、电磁谐波频率(单位为次/分钟)。环境参数的优选指标为恒定温度、交变温度、恒定湿度、交变湿度、大颗粒粉尘空气含量、机械振动冲击。

而对于工业机器人整机而言，其工作效率及质量的高低，很大程度上取决于其运动性能的高低。因此，模型架构的输出参数中主要考虑整机的运动性能指标，如下：位姿准确度(单位为mm)、位姿重复性(单位为mm)、位姿稳定时间(单位为s)、距离准确度(单位为mm)、距离重复性(单位为mm)、最小定位时间(单位为s)、重复定向轨迹准确度(单位为mm)、轨迹速度重复性(单位为％)、拐角超调(单位为mm)、、拐角偏差(mm)、多方向位姿准确度变动(单位为mm)、位姿超调量(单位为mm)、轨迹速度准确度(单位为％)、轨迹速度波动(单位为％)、圆角误差(单位为mm)、直线轨迹准确度(单位为mm)、直线轨迹重复性(单位为mm)、圆形轨迹准确度(单位为mm)、圆形轨迹重复性(单位为mm)、轨迹速度重复性(单位为mm)、标准搬运节拍速度(单位为m/s)。

而考虑到具体实验测试时的可操作性和性能指标的影响权重，对上述模型架构的输入参数和输出参数进行筛选，最终确定模型架构的输入参数为：

伺服电机性能指标：包括伺服电机的正反转速差率、转矩波动系数、转速波动系数、转速、转矩、连续堵转转矩、连续堵转电流、峰值堵转转矩、齿槽力矩、静摩擦力矩、最高允许转速、绝缘介电强度、稳态加速度、转子转动惯量、电机热阻、电气时间常数、热时间常数、绝缘电阻、静态刚度、反电动势常数、转矩响应时间；

减速器性能指标：包括减速器的扭转刚度、空程、传动效率、传动误差、承载能力、传动比、转速；

环境因素：恒定温度、交变温度、恒定湿度、交变湿度、大颗粒粉尘空气含量、机械振动冲击。

输出参数为：位姿准确度、位姿重复性、位姿稳定时间、位姿超调量、距离准确度、距离重复性、直线轨迹准确度、直线轨迹重复性、圆形轨迹准确度、圆形轨迹重复性、多方向位姿准确度变动、轨迹速度准确度、轨迹速度重复性、轨迹速度波动、最小定位时间、标准搬运节拍速度、拐角偏差、圆角误差。

S2参数预处理及模型训练

首先，对输入参数和输出参数进行归一化预处理，消除各指标的量级扰动影响，具体的使用考虑均值优化的min-max归一化公式，对原始数据进行线性变换，使得数据信息映射到同一量级，转换公式如下：

其中，x_min是所有实验测试样本中特征属性x的最小值，x_max是所有实验测试样本中特征属性x的最大值，

是特征属性x的平均值，x′是特征属性x预处理归一后的值，即每测试一次具有多个输入参数和输出参数，这些输入参数和输出参数组成一个数组，特征属性x指的就是这个数组中对应的某个参数，共测试多次，例如n次，那就有n组数组，x_min就是n组数组中对应的所有x中的最小值，x_max就是n组数组中对应的所有x中的最大值，

就是n组数组中对应的所有x的平均值。

然后，用归一化后的数据对神经网络模型进行训练以获得整机性能预估网络模型，具体的，神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中，输入层用于接收输入参数，包括工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，其包含的神经元的个数为工业机器人核心零部件性能参数的个数加上环境影响参数的个数，记为m₁；输出层用于输出工业机器人整机性能参数，其包含神经元的个数为需要输出的工业机器人整机性能参数的个数，记为m₂；隐含层用于连接输入层与输出层，并计算输入输出参数的内部关系网，其包含神经元的个数用以下公式求得：

其中，c为常数，根据具体情况设置，一般取值范围为[1,10]。

优选的，使用Relu函数作为神经元激励函数，公式如下：

f(x)＝max(0,x)

其中，x为输入至此神经元的参数值与此神经元的阈值的差值，每个神经元的阈值不一样，初始化时可以为任意值(一般设置为0)，在训练过程中不断变化，当训练收敛时，其趋于稳定。

优选以工业机器人整机性能参数的预测值

与工业机器人整机性能参数的实测值y的均方误差作为神经网络模型的损失函数loss，通过使损失函数最小化实现神经网络模型的训练，获得所需的整机性能预估网络模型。

损失函数loss公式如下：

其中，

由神经网络模型预测获得，即将输入参数输入神经网络模型中即可获得对应的

y为步骤S1测得的值，使用梯度下降法最小化loss，通过反向传播算法更新神经元的权重与阈值，达到神经网络训练目的，训练获得整机性能预估网络模型。

S3整机性能预估

将待测试的工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数代入整机性能预估网络模型中，输出工业机器人整机性能参数，以此实现工业机器人整机性能的预估。

以下为具体实施例：

步骤1：构建工业机器人整机性能影响模型架构：

模型架构输入方面主要考虑核心零部件(伺服电机、减速器)的性能指标、运行时环境影响参数，输出方面主要考虑工业机器人的运动性能，具体实施方案如图2，从理论上分析核心零部件(伺服电机、减速器)的哪些性能、运行时哪些环境影响因子可能对工业机器人整机哪些性能造成影响，从广义的角度将其归纳至工业机器人整机性能影响模型架构中，本实施例确定的输入参数为伺服电机性能指标(正反转速差率、转矩波动系数、转速波动系数、转速、转矩、连续堵转转矩、连续堵转电流、峰值堵转转矩、齿槽力矩、静摩擦力矩、最高允许转速、绝缘介电强度、稳态加速度、转子转动惯量、电机热阻、电气时间常数、热时间常数、绝缘电阻、静态刚度、反电动势常数、转矩响应时间、转速响应时间)，减速器性能指标(扭转刚度、空程、传动效率、传动误差、承载能力、传动比、转速)，环境因素(恒定温度、交变温度、恒定湿度、交变湿度、大颗粒粉尘空气含量、机械振动冲击)，输出参数为位姿准确度、位姿重复性、位姿稳定时间、位姿超调量、距离准确度、距离重复性、直线轨迹准确度、直线轨迹重复性、圆形轨迹准确度、圆形轨迹重复性、多方向位姿准确度变动、轨迹速度准确度、轨迹速度重复性、轨迹速度波动、最小定位时间、标准搬运节拍速度、拐角偏差、圆角误差。

步骤2：进行性能测试实验，获取相应的输入和输出反馈数据：

确定输入参数后，使工业机器人在对应的输入参数下运行，然后测量获得对应的工业机器人整机性能，将实验测试获取的数据以CSV文件格式保存，划分成x向量与y向量两类，x为输入参数，y为输出参数，一组测试样本示例具体如表1(限于表述，对数据集格式做了调整，但不妨碍具体实施例的方式解释)所示：

表1

步骤3：对测试数据进行归一化预处理，消除各指标的量级扰动影响：

使用考虑均值优化的min-max归一化公式，对原始数据进行线性变换，使得数据信息映射到同一量级，转换公式如下：

具体地，对表1中各数据进行归一化处理后获得的数据如表2所示：

表2

步骤4：设计前馈神经网络模型结构，将数据代入模型进行训练：

使用python语言在tensorflow的框架下，设计神经网络模型结构，添加输入层用于接收伺服电机、减速器核心部件的性能参数与运行时环境影响因子参数，根据实际实验测试执行性筛检部分参数，确定输入层神经元的个数为35个；添加输出层用于输出整机性能指标参数，其中，根据实际实验测试执行性筛检部分参数，确定输出层神经元的个数为18个；添加隐含层用于连接输入输出层并计算输入输出参数的内部关系网，包含神经元的个数用以下公式求得：

其中，c为常数，根据具体情况设置，一般取值范围为[1,10]，此实施例中计算出m为12；

使用梯度下降法最小化loss，通过反向传播算法更新神经元的权重与阈值，以达到神经网络训练目的。在本实施例中，设置训练1000次，每训练10次输出一次loss，训练过程loss变化如表3所示：

表3

训练轮次	loss值	训练轮次	loss值
				30	735811000	390	2.376156
60	852307.44	420	1.6349896
				90	247260.81	450	1.4199725
120	71732.664	480	1.3575948
				150	20811.03	510	1.3394989
180	6038.3594	540	1.3342493
				210	1752.7129	570	1.332726
240	509.41788	600	1.3322841
				270	148.73108	630	1.3321558
300	44.09343	660	1.332119
				330	13.737439	690	1.3321077
360	4.930969	720	1.3321056

最后loss值收敛于1.33，训练完成。

步骤5：将预组装的核心零部件性能与预运行环境影响因子代入模型，输出预测结果实现工业机器人整机性能预估：

将一组测试样本的x向量代入模型中，以y向量的形式输出其预测整机性能，如表4所示：

表4

表4所记录的输出向量y中的特征信息作为工业机器人整机性能各指标的预估结果，至此完成工业机器人整机性能各指标的预估并达到预期目标和效果。

本发明方法通过构建工业机器人整机性能影响模型架构，并分析确定工业机器人整机性能的核心零部件影响因子参数、运行环境影响因子参数以及整机性能评估参数；对工业机器人整机系统及其核心零部件进行性能实验测试，获取相应的输入和输出反馈数据；进而对测试数据进行归一化预处理，消除各指标的量级扰动影响；设计前馈神经网络，将核心零部件影响因子、运行环境影响因子作为输入，整机性能评估参数作为输出，代入神经网络中训练学习；将工业机器人整机预组装的核心部件性能测试结果与预运行环境影响参数代入完成训练的神经网络中，输出此工业机器人整机性能预测结果，实现工业机器人整机性能预估。本发明提出的基于前馈神经网络的整机性能预估方法考虑了不同量级指标扰动影响的情况，并且在影响因子数量很多的情况下整体考虑影响因子，实验测试执行性大，适用性更广，在理论上对影响因子进行分析，充分考虑多变量影响因子对性能指标的耦合影响，提高对整机性能的预估准确度，模型训练精度更高，收敛速度更快。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1构建工业机器人整机性能影响模型架构并进行性能测试以获取相应的输入参数和输出参数，其中，输入参数为工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，输出参数为工业机器人整机性能参数，所述工业机器人核心零部件包括伺服电机和减速器，而考虑到具体实验测试时的可操作性和性能指标的影响权重，对上述模型架构的输入参数和输出参数进行筛选，最终确定模型架构的输入参数为：

伺服电机性能指标：包括伺服电机的正反转速差率、转矩波动系数、转速波动系数、转速、转矩、连续堵转转矩、连续堵转电流、峰值堵转转矩、齿槽力矩、静摩擦力矩、最高允许转速、绝缘介电强度、稳态加速度、转子转动惯量、电机热阻、电气时间常数、热时间常数、绝缘电阻、静态刚度、反电动势常数、转矩响应时间；

减速器性能指标：包括减速器的扭转刚度、空程、传动效率、传动误差、承载能力、传动比、转速；

环境因素：恒定温度、交变温度、恒定湿度、交变湿度、大颗粒粉尘空气含量、机械振动冲击；

S2对输入参数和输出参数进行归一化处理，并利用归一化后的数据对神经网络模型进行训练以获得整机性能预估网络模型；

S3将待测试的工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数代入所述整机性能预估网络模型中以获得该待测试的工业机器人整机性能参数，以此实现工业机器人整机性能的预估。

2.如权利要求1所述的基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，所述环境影响参数包括气候环境参数、生物化学参数和机械物理参数。

3.如权利要求1所述的基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，所述工业机器人整机性能参数为工业机器人的位姿准确度、位姿重复性、位姿稳定时间、位姿超调量、距离准确度、距离重复性、直线轨迹准确度、直线轨迹重复性、圆形轨迹准确度、圆形轨迹重复性、多方向位姿准确度变动、轨迹速度准确度、轨迹速度重复性、轨迹速度波动、最小定位时间、标准搬运节拍速度、拐角偏差和圆角误差中的一种或多种。

4.如权利要求1所述的基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，步骤S2中采用如下公式对输入参数和输出参数进行归一化处理：

其中，x′是待处理数据x归一化处理后的值，x_min是所有测试样本中待处理数据x的最小值，x_max是所有测试样本中待处理数据x的最大值，

是所有测试样本中待处理数据x的平均值。

5.如权利要求1所述的基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层用于接收工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，其神经元的个数为工业机器人核心零部件性能参数的个数加上环境影响参数的个数，所述输出层用于输出工业机器人整机性能参数，其神经元的个数为需要输出的工业机器人整机性能参数的个数，所述隐含层用于连接输入层与输出层，并计算输入输出参数的内部关系网。

6.如权利要求5所述的基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，所述隐含层的神经元个数采用下式求得：

其中，m₁为输入层的神经元个数，m₂为输出层的神经元个数，c为常数。

7.如权利要求1-5任一项所述的基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其特征在于，以工业机器人整机性能参数的预测值与工业机器人整机性能参数的实测值的均方误差作为所述神经网络模型的损失函数，通过使损失函数最小化实现神经网络模型的训练，获得所需的整机性能预估网络模型。

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