在這個模型中，當設定位置、設定速度及加速度值給出后，則將根據當前值和機械常數來計算出整個運動過程的慣量變化，并計算出力矩輸出的前饋值給電機，該值與控制器給定值在電流環中的控制輸出進行疊加，使得扭矩輸出可以快速的實現穩態調整，從而降低扭矩輸出的偏差。
     該前饋輸出需要在偏差產生之前給出，并且以每50us的周期不斷地刷新，由于其高速刷新，確保了扭矩輸出值高速與高精度，并能夠同步地跟隨機械慣量的變化，達到較好的控制狀態。
基于MATLAB/Simulink的前饋模型設計
     MATLAB/Simulink是目前最為流行的建模工具，由于與Mathworks公司的合作，貝加萊控制系統與MATLAB/Simulink建模仿真軟件建立了接口連接，經過MATLAB/Simulink仿真工具建模生成的控制器模型可以通過代碼自動生成技術產生控制器的C代碼，而這一代碼無需手工重寫即可導入到B&R控制器中，從而實現在環測試。

       機器人可表征為一個通過歐拉-拉格朗日方程建立的空間運動學方程，通過MATLAB，將系統的靜態參數，如機械臂長度、質量、關節減速比等以及動態參數，如旋轉角度、加速度、起始與終點位置等輸入到模型中，它提供了笛卡爾關節操作空間的動力學模型，反應了操作力與關節力之間的關系、操作空間與關節空間的速度與加速度關系，建立了關節輸入力矩與輸出力矩之間的關系。
     這個模型是一個二次微分方程，可以通過歐拉-拉格朗日法進行解析，可解析得出以下值：慣量項、離心式和科里奧利項、引力項。
     當建立模型后，我們可以進行如下動作：
     建立未知參數的識別：在系統中建立靜態參數，通過AS的力矩跟蹤來定義動態參數的識別，并計算出基礎參數。
激活前饋控制：將所計算的基礎值輸出給B&R PLC，通過AS軟件，在PLC中建立了一個運動模型，將這些基礎值給出后，系統將計算出一個附加力矩輸出值。
     將該附加力矩輸出給驅動器，驅動器將在其電流環計算中，預先給出電流值，即可實現前饋控制，而這個附加值是通過系統不斷的計算，以微秒級的周期循環并提供給驅動器的電流環計算的。

      圖3為在Automation Studio中前饋控制的模型和，TrqFF為前饋周期寫入，6AxATrqFF是采用C代碼寫出的前饋實現代碼段。

控制效果
      圖4是實際通過B&R Automation Studio的軸監測的示波器功能對整個輸出進行采樣得到的扭矩控制過程變化曲線，其中藍色曲線為關閉前饋控制的情況，可以看到，其扭矩變化的波動較大；而紅色曲線則表明了采用了前饋控制后的效果，明顯地提高了力矩輸出的穩定性。
       該項技術代表了機器人控制技術的最高水平，所設計的機器人系統精度更高、運行過程平穩、抖動較小，顯然優于同類機器人系統的設計。