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迭代學習控制在下肢康復機器人的研究

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1、迭代學習控制在下肢康復機器人的研究 迭代學習控制在下肢康復機器人的研究 2018/10/30 摘要:針對腦卒中患者在下肢康復機器人中進行坐站訓練控制問題,提出一種學習阻抗控制方法。首先,根據(jù)功能需求,搭建下肢康復機器人系統(tǒng),并對其工作流程進行闡述;然后,對坐站訓練建立運動學模型,并對其運動空間和約束進行分析;最后,基于PD迭代學習律得到阻抗控制學習律,并進行魯棒性分析。仿真與實驗驗證表明:迭代學習控制算法對重復噪聲信號具有較好的抗干擾性能,對于軌跡追蹤這類重復運動問

2、題具有較好的追蹤性能,并且該算法具有可用性和有效性。為后續(xù)下肢康復機器人坐站訓練控制奠定基礎,更為日后患者逐步糾正訓練姿勢提供了理論基礎。 關鍵詞:迭代學習控制;下肢康復機器人;坐站訓練;阻抗控制 本文主要針對腦卒中患者在下肢康復機器人中進行坐站訓練問題,提出了一種學習阻抗控制方法。 1下肢康復機器人系統(tǒng)介紹 1.1系統(tǒng)組成本文根據(jù)腦卒中患者對下肢康復機器人的功能需求,從而確定相對應的系統(tǒng)組成。 1.2系統(tǒng)的工作流程根據(jù)上節(jié)對下肢康復機器人的系統(tǒng)組成介紹,患者在下肢康復機器人中進行康復訓練的主要流程為:1)用戶在上

3、位機中選定好訓練模式后,下位機接收上位機發(fā)送的參數(shù)信息與控制指令,進入模式啟動流程;2)流程開始后,機器人上電、骨盆機構回到初始高度(患者骨盆高度);3)進行康復訓練,狀態(tài)控制模塊處理控制指令后使設備進入指定訓練模式;4)防摔、減重模式正常開啟后,再啟動訓練模式。根據(jù)上述系統(tǒng)組成及工作流程分析可知下肢康復機器人的具有多種功能:步態(tài)訓練、臺階訓練和坐站訓練等功能。下面重點研究分析其坐站訓練功能中的阻抗控制。 2坐站訓練運動學與動力學分析 2.1建立坐站訓練模式坐站訓練是一種在三維空間中進行的運動,但該運動幾乎沒有Y方向上的位置變化。因此人體被投影到XZ平面上,下肢

4、和上肢各軀干均被簡化為構件,且下肢和上肢合二為一,將其視作單肢結(jié)構,從而把三維的坐站訓練簡化為XZ平面上的運動。 2.2坐站訓練運動學分析根據(jù)機器人技術基礎[5]可以得到膝關節(jié)和末端關節(jié)在空間中的位置。 3坐站訓練的迭代學習控制 3.1迭代學習阻抗控制在控制過程中,控制器將利用上一次迭代時存儲的患者位置偏差信息,通過學習律計算得出基于位置偏差的阻抗力矩大小。隨后將阻抗力矩信號和上一次的控制輸入信號進行疊加,產(chǎn)生當前的控制輸入信號。從而使得機器人為患者動態(tài)提供阻抗力,當患者與期望軌跡的偏差較大時,提供較大的阻抗力,患者將會被機器人引導到期望軌跡進行

5、訓練;當患者與期望軌跡的偏差較小時,提供較小的阻抗力,患者可進行主動訓練,機器人不提供過多干預。 3.2魯棒性分析魯棒性是指被控對象或過程的參數(shù)及模型結(jié)構有攝動時,系統(tǒng)保持穩(wěn)定,或某種性能的能力。在迭代學習控制中,魯棒性研究主要集中于討論系統(tǒng)的干擾時能保持一定性能的能力。由于坐站訓練是一種典型的人機交互訓練方法,在訓練過程中,存在各類的認為干擾情況,因此對系統(tǒng)的魯棒性要求比較高。 4仿真與實驗 由于真實的工作環(huán)境中總是存在各種擾動情況,為了驗證迭代學習控制系統(tǒng)算法的有效性,在控制系統(tǒng)中加入一項擾動噪聲0.5sin3.14t,從而可得到踝關節(jié)和膝關節(jié)在坐站訓練過程中的角度變化情況。 5結(jié)束語 迭代學習控制算法對重復噪聲信號具有較好的抗干擾性能,對于軌跡追蹤這類重復運動問題具有較好的追蹤性能,并且該算法具有可用性和有效性。為后續(xù)下肢康復機器人坐站訓練控制奠定基礎,更為日后患者逐步糾正訓練姿勢提供了理論基礎。

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