【摘 要】
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现今中国社会老龄化的趋势越来越严重,老龄化、慢性病催生了庞大的康复医疗市场。需要康复护理的病人日益增多,专业的护理人员越来越紧缺。康复机器人能够协助甚至替代康复治
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现今中国社会老龄化的趋势越来越严重,老龄化、慢性病催生了庞大的康复医疗市场。需要康复护理的病人日益增多,专业的护理人员越来越紧缺。康复机器人能够协助甚至替代康复治疗师,大大节约人力成本。气动人工肌肉具有与人类骨骼肌相似的特性,适合用在康复机器人中。但是气动人工肌肉具有复杂的非线性特性且响应时间慢,这使得对它的高精度控制变得复杂,多年来严重限制了气动人工肌肉的广泛应用。在康复过程中,护理人员根据病患情况为病人提供肢体康复训练。这个过程可抽象成一个跟踪控制问题,并且可用气动人工肌肉驱动的康复机器人来实现这种跟踪控制问题。本文主要研究气动人工肌肉的智能跟踪控制算法与实验。本文根据现象学模型理论对气动人工肌肉实验平台进行参数辨识和建模。针对气动肌肉的自适应性差、控制精度较差等控制问题,本文首先提出了一种等效项模糊化自适应滑模控制算法,该算法用一个模糊控制器来逼近滑模控制中的等效项,通过设定一个自适应律改善模糊控制器的逼近性能,使得气动人工肌肉能克服系统的不确定性和外界干扰,在不同负载下也能按照规定的曲线去运动。其次提出了一种切换模糊化自适应滑模控制算法,该算法用一个模糊控制器来逼近滑模控制中的切换项,可大大削弱滑模控制中的抖振现象。最后提出了一种基于粒子群优化和回声状态网络预测的单层神经网络控制算法,该算法具有自学习功能,能够在系统模型未知的情况下实现气动人工肌肉的高精度跟踪。本文不仅在仿真环境中实现了这三种算法,还将这三种算法应用到了实际气动人工肌肉实验平台上。实验结果表明这三种控制算法在跟踪精度、抗干扰性、自适应性等方面均表现良好。由于实验条件的限制,本文的气动人工肌肉实验平台仍存在一些不足的地方,但是本文的算法依然能为气动人工肌肉的广泛应用做出贡献。
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