说明：埃斯顿官方未公开该算法的完整内核细节，下表按其公开技术资料 + 同级别自研控制器在工业界的通行架构梳理，属于 “架构级可复现说明”，能指导你现场调试，但具体参数名以示教器实际菜单为准。
一、一句话本质
它不是 “加个滤波器把振动滤掉”，而是：先把机器人当成一个带多个共振点的弹性体测出它的 “振动指纹”（固有频率 + 阻尼比），再据此设计一条 “提前反向补偿” 的整形轨迹，让指令自己把振动抵消掉；而 “自学习” 指的是这套指纹和补偿参数由机器人跑几趟典型轨迹自动收敛，无需人工试凑。
类比：端着一杯满水快走，人不会等水晃起来再去扶，而是起步和停步时手腕先做一个小反动作，水就不晃 —— 输入整形就是这个 “手腕反动作”，自学习就是自己摸索出该反多大、反多快。
二、整体是四层闭环
①激励采样 → ②模态辨识 → ③整形器/参数生成 → ④迭代评估收敛
(跑轨迹) (算f、ξ) (ZVD/EI/陷波) (测残余振动)
↑ │
└──────────── ⑤工况库调度（负载/臂展/速度分档）←──────┘
三、逐层拆解
第①层：激励与数据采集
激励信号：不是随便跑一条程序。通常用三类标准激励 —— 扫频 /chirp（覆盖 0.5~30Hz）、阶跃 + 急停（激发低频刚体摆动）、多轴同步 S 形加减速（激发耦合模态）。ER220-3200 长臂展重载机型，重点激励 J2/J3 大臂俯仰与 J5/J6 手腕，因为 3.2m 悬臂的一阶弯曲模态就在这里。
采集量：各轴位置指令 vs 编码器实际反馈的差值（跟随误差）是最关键信号；其次是伺服电流 / 力矩指令（反映残余力矩振荡）；部分方案可外挂末端加速度计做标定用一次，量产时不装（成本考虑）。
采样率：需远高于目标模态，一般伺服环内 1~2kHz 采样，才能把 15~25Hz 的结构模态 FFT 出来。
第②层：模态辨识
把 “停机后末端还在抖” 抽象为二阶欠阻尼系统：
\(y(t)=A e^{-\xi \omega_n t}\sin(\omega_d t),\quad \omega_d=\omega_n\sqrt{1-\xi^2}\)
对停止段反馈信号做 FFT / 功率谱，找峰值 → 得固有频率 f_n（如某姿态下 18.6Hz）；
用对数衰减率（相邻两个振动峰幅值比）或频域极点 - 留数拟合算出阻尼比 ξ（重载长臂展通常只有 0.05~0.15，阻尼很低，所以振得久）；
同一机型在不同臂展姿态、不同负载下 f 和 ξ 明显不同（伸得越远 f 越低、ξ 越小），所以要按工况分档测，不能只测一组。
辨识要区分三类模态：低频刚体摆动（J2/J3 关节伺服刚度不足，1~5Hz）、结构弯曲模态（大臂 / 小臂，10~25Hz）、减速器传动柔性（更高频、幅值小）。
第③层：整形器生成
拿 f_n、ξ 直接算整形器（最常用 ZVD 零振动微分）：
\(K=e^{-\frac{\xi\pi}{\sqrt{1-\xi^2}}},\quad A_1=\frac{1}{(1+K)^2},\ A_2=\frac{2K}{(1+K)^2},\ A_3=\frac{K^2}{(1+K)^2},\quad \Delta T=\frac{\pi}{\omega_d}\)
原指令被拆成 3 个错开半个振动周期的加权脉冲，第三个脉冲叠加时正好抵消第一个激起的振动。可选变体：
EI / UMZV：牺牲一点抑振力度换更短时延，保节拍；
多模态串联（Convolved ZVD）：同时压 18Hz 和 26Hz 两个峰；
陷波滤波器：只针对单一高频传动模态，成本低但有相位滞后，一般与前馈配合而非单独用。
第④层：自学习迭代（"学习" 到底学什么）
学习的是 f_n、ξ 的补偿偏差 + 整形强度系数，流程是：
按默认参数跑一条标准搬运轨迹（抓取→长距离平移→高位放料→急停）；
测停止后残余振动：指标通常是 settling time（残余振幅衰减到 ±0.1mm 内的时间）和峰值振幅；
目标函数 J = α・settling_time + β・峰值振幅 + γ・节拍损失（加时间延迟的惩罚），做有约束的搜索：在 f_n±15% 范围内扫描整形器中心频率、微调整形强度；
一般 3~5 次迭代收敛（因为 f 的估计误差是主要矛盾，扫一遍就基本能定位）；
收敛结果连同负载、姿态、速度分档一起写入工况参数表，绑定到该工具号 / 程序段。
关键设计：迭代步长受限制、只在离线 / 示教阶段做全量自学习，生产中只做慢速小幅微调 —— 否则参数自发漂移会让轨迹不可预测，这是工程红线。
第⑤层：工况自适应调度
运行时按当前 TOOL 负载（质量 + 重心 + 惯量，来自你前面做的负载辨识）+ 目标臂展 + 规划加减速，从参数表插值取出对应的整形器 / 抑振等级。所以你会看到现象：近端轻载快跑不抑振，远端满载慢走自动加抑振 —— 这是查表调度，不是两套算法。
四、和各模块的分工
表格
| 模块 | 抑制对象 | 频段 | 手段 |
|---|---|---|---|
| 动力学前馈 | 重力 / 离心 / 哥氏引起的跟踪误差、末端下沉 | 低频刚体 | 力矩前馈补偿 |
| 自学习输入整形 | 加减速 / 急停激起且停机后仍持续的残余振动 | 中频结构模态 | 指令预整形 |
| 陷波滤波 | 单一固定共振峰、减速器啸叫 | 高频窄带 | 频域滤波 |
| 刚度形变补偿 | 静态位姿偏移、满载 TCP 飘 | 静态 | 位置修正 |
判断现场到底该开哪个：走的全过程就偏（→前馈 / 形变补偿）；走的时候准、停下来抖几下才稳（→自学习整形）；某个速度段才啸叫（→陷波）。
五、现场调试实操顺序
先做负载辨识，正确填 TOOL（质量 / 重心 / 惯量）——负载错，后面抑振全白调；
选实际生产中最 "恶劣" 的 3~5 条轨迹（最远、最高、最重、最快）作为学习样本；
进示教器振动抑制菜单→自学习 / 自动整定，逐条跑，记录每次的残余振动与 settling time；
判据：停止后残余振幅 ≤ 工件允许位置公差（如 ±0.5mm）且 settling time ≤ 0.3~0.5s；不达标再增减抑振强度档；
换枪、换抓具、换工件规格（负载变化 > 10%）→ 重跑一次；减速器磨损或环境温度大变（车间温差 > 15℃）→ 建议季度性复测，因为 f 会漂。
六、三个局限
抑振 = 延迟。ZVD 天然带来约一个振动周期的时间延迟（18Hz 约 55ms），高速短节拍节拍损失明显；高节拍产线应选 EI/UMZV 并用 “速度分段” 而不是全程抑振。
对 f 的估计敏感但有容差。整形器在中心频率 ±15~20% 偏差内仍能保持大部分抑振效果，超出就会反向放大振动 —— 所以别把参数在示教器里手动瞎改。
治不了非线性。减速器背隙、导轨爬行、抓具气缸软连接造成的抖动 / 顿挫，属于非线性摩擦与间隙，输入整形无效，得靠机械刚性、抓具刚性、增益调整解决。袋子软包晃动是负载自身柔性，也不能靠整形根治，只能降加速度。
