基于阻抗控制的下肢康复外骨骼随动控制

针对外骨骼单一的轨迹跟随控制难以满足患者主动康复训练需求的问题,将基于计算力矩的阻抗控制应用到下肢外骨骼中,分析控制系统的误差,设计一种自适应鲁棒补偿控制器。研制一种基于电机+套索传动的下肢外骨骼,降低外骨骼下肢的质量以提高轨迹跟踪效果。采用Lagrange法进行动力学分析。建立MATLAB和ADAMS虚拟样机的联合仿真平台,分析不同阻抗参数对人机交互力跟踪效果的影响。联合仿真实验结果表明,机械和控制系统具有良好的轨迹跟踪和人机交互力跟踪效果,验证了算法的有效性,满足患者进行主动康复训练的需求。     

下肢外骨骼机器人的控制仿真研究

下肢外骨骼机器人是一种复杂的非线性系统,有效控制策略对于人机系统运动的协调一致性至关重要.本文基于外骨骼机器人的动力学分析,提出了下肢外骨骼机器人的控制系统设计,采用模糊PID控制算法,结合ADAMS和MATLAB/Simulink软件,分别以角度误差和关节力矩作为系统输入输出量,对下肢外骨骼机器人的动力学与控制进行联合仿真.仿真结果验证了所提控制算法的有效性,为保证人体与机器人之间的运动协调性和一致性的良好控制提供了理论依据.     

下肢外骨骼机器人在运动康复中的协同性研究

运动员在日常训练或在比赛中出现的损伤给运动员造成了巨大的痛苦.文章研究一种可以帮助受伤运动员进行康复训练的下肢外骨骼机器人,首先,分析人体的运动过程,然后通过大量不同人体尺寸下的步态数据分析,掌握人体步行各个循环阶段下肢各关节的运动学规律,并对下肢外骨骼机器人用拉格朗日法建立了动力学模型.其次,根据建立的动力学模型和下...     

基于DSP的助行外骨骼机器人步态控制

助行外骨骼机器人是一种帮助老年人和下肢不便的残疾人扩展行走能力的助力装置.提出一种基于数字信号处理（digital signal processing,DSP）系统的步态控制方法,首先,将连续步态数据离散处理后的结果作为DSP系统的输入,通过执行机构实现机器人的步态行走;然后,在每个步态周期结束之后,通过编码器对步态角度实时采样;最后,控制系统对反馈数据处理后实现步态误差的周期补偿.通过样机试验验证上述方法,得到较好的结果.     

基于动力学模型预测控制的Stewart型轮足腿控制方法

为了提高轮足机器人Stewart型轮足腿在不同位姿条件下的精度和动态特性,提出将模型预测控制（model predictive control,MPC）应用于轮足腿的位姿跟踪.首先对Stewart平台进行受力分析,利用牛顿-欧拉方程建立动力学模型的状态空间表达式,建立MPC预测模型和优化目标函数;然后通过Adams和Matlab联合仿真对MPC控制器进行参数整定,检验其对未建模摩擦力的鲁棒性;最后通过对比实验验证MPC控制器在负载位姿变化条件下可以获得优于PI控制器的姿态跟踪精度和动态特性.      

下肢外骨骼机器人的动力学分析及仿真

阐述了正常人体的行走步态及稳定性.构建了人体七杆模型,对其进行了动力学分析.介绍了人体特性参数.利用Solidworks软件建立了下肢外骨骼机器人的三维装配体模型,并导入ADAMS软件中进行仿真研究.通过仿真结果,不仅验证了理论分析的正确性,也得到了各个关节的力矩变化规律及大小.同时,为其控制系统设计和电机选型提供了重要的理论依据.     

下肢外骨骼康复机器人人机交互力自适应导纳控制

对于下肢具有残余肌力的下肢瘫痪病人,基于标准步态轨迹被动训练的康复方案无法满足锻炼肌肉的康复训练需求,为此提出了一种人机交互力自适应控制的下肢外骨骼康复机器人控制策略,并设计了可实现康复训练的控制方法。该方法以健康人体行走步态为下肢外骨骼康复机器人的位置控制参考,以穿戴者的自身腿部用力作为力控制约束,根据穿戴者自身腿部力量大小,智能控制和调整步态曲线,以更加适应穿戴者的康复训练需求。仿真试验结果表明,相对于完全被动的康复训练模式,自适应力控制模式能够有效地调整康复过程中人机交互力,可以适应多种不同的康复训练需求,从而大大提高受损患肢运动功能恢复的康复治疗进程,具有实际的应用价值。     

大惯量随动系统解析模型预测控制

为了提高时变负载大惯量随动系统的响应速度以及控制精度,将解析模型预测控制运用到负载系统的控制策略中.建立了大惯量随动系统负载的动力学模型,并考虑系统性能指标、能量输入功率和制动功率等约束条件,通过双无迹卡尔曼观测器对负载惯量扰动进行实时观测,实现了大惯量随动系统的解析模型预测控制.仿真试验结果表明,包含了约束条件的解析模型预测控制,减小了大惯量随动系统的响应时间,提高了控制精度,达到了预期的控制效果.     

基于迭代学习控制算法的下肢外骨骼机器人跟随特性研究

目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。     

直流随动系统的模型参考自适应控制

本文运用MIT自适应控制规律，对随动系统的转速环进行设计，提高了系统的抗干扰能力。     

基于阻抗的下肢康复外骨骼力与位置控制研究

为了提升下肢功能损伤患者舒适性和康复效果,弥补常规位置控制的不足,研究了一种基于力与位置阻抗控制的下肢康复外骨骼。利用气体的柔顺性和安全性,采用气动比例技术,以标准步态曲线为参考,以人机交互力矩为约束,实时控制。建立人机动力学模型,搭建实验平台,实现机构仿人步态行走。实验表明,该系统控制效果好,跟踪精度高。人机交互力矩得到有效调整,进一步提升系统安全性、舒适性和稳定性。     

基于迭代学习控制的下肢外骨骼康复训练机器人运动策略

将具有不依赖系统模型精度,并且能够通过不断学习实现高精度控制等优点的迭代学习策略应用于下肢康复训练机器人运动控制.通过分析人体下肢结构与运动特征,得到下肢外骨骼系统各关节的空间位置参数;采用拉格朗日法对下肢外骨骼康复训练系统进行动力学分析,设计迭代学习控制器.仿真结果表明：迭代学习控制策略能够实现高精度跟踪期望轨迹的目标.     

主从式上肢外骨骼康复机器人的运动学研究

针对主从式上肢外骨骼康复机器人的机械臂活动空间设计和双臂干涉问题,基于Denavit-Hartenberg参数建模法,以人体上肢活动范围为边界条件,建立主从臂各关节在统一固定坐标系下的运动学模型;以齐次坐标运动学模型为基础,确定基于上肢运动极限位置约束的主从双臂间的安全活动空间,并利用蒙特卡罗算法进行仿真验证;根据主从双臂活动范围的安全距离与上肢活动规律,给出主、从双臂各五自由度康复机器人的设计及从臂跟随主臂意图运动的训练方法。计算机仿真试验和实验室样机现场试验结果表明,机器人活动空间满足康复训练上肢活动方式和活动范围等人体工学要求,解决了因主从臂干涉而造成的二次伤害等影响康复效果的问题。     

基于动态矩阵控制的自主移动机器人模型预测控制方法研究

自主移动机器人运动转向系统的精确控制是其实现直线运行、原地转向功能和完成自主巡航、自治搬运任务的重要基础。为实现对机器人运行转向系统的有效控制,通过分析自主移动机器人的运动转向系统的数学模型,构建出传递函数的表达形式,提出了一类基于动态矩阵控制(dynamic matrix control, DMC)的模型预测控制方法。此外,面向自主移动机器人的运动转向系统,利用Matlab平台开展了基于DMC的模型预测控制方法的仿真研究,仿真结果表明,在运动转向系统的控制过程中,基于DMC的预测控制方法同传统比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器相比,在抑制超调、防止稳态误差等方面具有更强的控制性能;开展针对模型失配问题的仿真研究,进一步证明了该算法的鲁棒性和适应能力。同时,通过无障碍和有障碍两类情形下的机器人行走实验,验证了机器人运动系统的有效性。     

一种混合驱动的上肢康复外骨骼机器人设计

针对现有上肢康复外骨骼机器人的驱动问题,设计一种混合驱动的上肢康复外骨骼机器人,肩关节由电机直接与关节相连驱动,肘关节与腕关节由电机与绳索配合驱动。按照人体上肢解剖学结构设计出外骨骼机器人的本体结构和基本属性,分析肘关节运动原理,进行绳驱动关节张力分析,运用D-H法建立机器人的运动学模型,分析正运动学,通过ADAMS软件对机器人进行动力学仿真,运用CUBSPL函数作为驱动得出各关节的力矩变化,为后面各个关节电机的选型提供依据。     

评价指标体系下的外骨骼支撑相控制效果

 针对一种下肢外骨骼机器人,设计了一种基于步态识别的阻抗自调整控制方法,并通过实验验证,与传统的位置控制、阻抗恒定控制方法进行了对比分析。通过建立一套基于雷达图的指标体系,对不同的外骨骼支撑相控制实验结果进行了科学评价,发现阻抗自调整控制能够保证外骨骼在支撑相不同阶段满足不同的运动需求,与传统阻抗控制方法相比具有最优的总体运动效果。     

卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用

为解决机器人与环境间接触力控制性能受机器人本身动力学参数时变、接触环境变化以及力测量信号干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼状态观测器的机器人力控制方案,采用递归最小二乘法来实时估计环境刚度矩阵,引入系统状态误差反馈和卡尔曼滤波算法实现机器人力控制系统对外界干扰及系统模型误差的补偿．实验结果表明：在环境刚度未知的条件下,采用该控制方法可使机器人末端与环境间接触力的误差控制在10％左右．     

火炮随动系统的解耦控制研究

摘要：采用捷联惯导系统做为火炮的姿态测量元件,能够有效提高调炮精度。针对火炮随动系统存在的方位和高低控制通道之间的耦合问题,采用了四元数解耦控制算法,使方位和高低通道独立不相干扰,在解决方位轴实时计算时分别采用俯仰轴叉乘法和高低量解算法,达到解耦控制效果。仿真和实验证明该方法的有效性。     

大型随动圆顶自抗扰控制方法研究

针对大型随动圆顶具有大转动惯量,且存在非线性摩擦的特点,根据自抗扰控制原理,设计圆顶随动系统控制器,提高系统的动态性能。介绍了圆顶随动系统的构成及简化模型;以及基于自抗扰控制器的圆顶随动系统设计方案,并给出了控制器参数整定方法。最后,进行了Simulink仿真和实验验证。实验结果表明,相对于传统的PID控制器,自抗扰控制器既可以保证系统在无超调的情况下快速响应,又能够抑制摩擦和死区等非线性因素对系统跟踪性能的影响,可以有效提高圆顶随动系统的动态性能。     

利用运动准备电位的人体下肢自主运动意图预先感知方法

针对下肢外骨骼机器人穿戴者的运动与机器人本身响应之间存在时间迟滞而导致控制实时性差的问题,提出了一种利用运动准备电位(RP)的人体下肢自主运动意图预先感知方法。首先,根据人体下肢运动的脑电(EEG)产生机理和耦合神经元集群模型仿真了下肢产生运动意图时大脑运动皮质区的RP响应,验证了下肢产生运动意图时其EEG中存在RP;其次,利用下肢肌电(EMG)确定了下肢自主运动的起始时刻并完成EEG中自主下肢运动事件的触发标记,同时利用多元经验模式分解(MEMD)方法去除了EEG中的运动伪迹成分,进而利用叠加平均法和模板匹配法实现了下肢自主运动的RP提取及其运动意图的预先感知;最后,搭建检测系统进行实验验证。实验结果表明:该方法可在离线情况下于人体下肢自主运动开始前约120 ms实现下肢运动意图的预先感知,其平均识别正确率为74.4%。该方法实现了人体下肢自主运动意图的预先感知,可为外骨骼机器人的柔顺控制提供信息提前量。