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随着机器人技术的发展,机器人在医疗和康复领域中得到了广泛应用。医疗与康复机器人的研究发展迅速,成果显著,为传统医学解决了许多问题,已成为当前机器人技术的研究热点之一。病理性震颤通常出现在人体的上肢,虽不会危及患者的生命,但却给患者的日常生活带来了极大不便,甚至导致患者的生活不能自理。目前,医学上尚无完全治愈震颤的方法。应用机器人技术对患者的震颤进行抑制,从而使患者具有一定的生活自理能力,为目前医学上缺少完全治愈震颤方法的现状提供了一种有效的解决途径。研究人员对人体上肢震颤的机械特性进行了深入研究以后发现,震颤的人体上肢可视为一个二阶生物力学系统,该系统的输入为肌肉力矩,输出为肢体的位置,改变系统的阻尼值可以改变系统对外界激励的响应,因此应用抑震机器人对患者肢体施加可控阻尼,可以达到抑制震颤的效果。基于人体上肢生物力学模型及人体工程学分析,研制了外骨骼结构的抑震机器人。所研制的抑震机器人具有两个自由度,可以实现对人体肘部屈/伸、前臂旋转运动中震颤的抑震。抑震机器人肘部设计了传感部分与抑震部分相分离的结构,这样可以利用人体的非刚体特性,通过角位移传感器对震颤信息进行检测。抑震机器人工作时直接与人体直接接触,安全性是需要考虑的关键问题之一,因此选择了被动式器件提供抑震力矩。磁流变阻尼器具有优越的可控制性,适合应用于抑震机器人。设计了新型旋转式磁流变阻尼器,所设计的阻尼器磁路短,漏磁少,工作面积大,利于散热,在较小的体积和能耗下,可以提供较大的阻尼力矩。研制了基于ARM的抑震机器人控制器,控制器完成震颤信息的转换与处理、抑震控制算法的运行、控制量的输出等工作。针对所设计的磁流变阻尼器结构特点,应用传统磁路设计方法,对阻尼器进行了磁路设计,获得了阻尼器的初始结构参数。在此基础上,对阻尼器的力学性能进行了有限元分析,应用ANSYS参数化设计语言,建立了阻尼器的三维结构模型,基于磁流变液与磁芯材料具有不同的非线性磁导特性的特点,应用基于单元边法的Solid117单元建立了阻尼器的有限元模型,进行了三维静态非线性电磁场分析,获得了阻尼器的性能参数,进而对磁流变阻尼器的结构参数进行了优化设计。完成了磁流变阻尼器的性能分析与优化后,研制了磁流变阻尼器,并对其力学性能进行了实验研究。人体为非刚体,人体与抑震机器人间为非刚性连接,在其相互作用过程中,人体始终会有弹性变形的存在,这一弹性变形的变形量可以显示人体震颤信息。模糊神经网络融合了模糊系统和神经网络的优点,通过学习,可以使得模糊神经网络控制器对误差控制具有较好的准确性。但人体最大震颤力矩的变化会改变被控被控对象的期望输出值,这会影响模糊神经网络的控制效果。为解决这一问题,设计了两种不同的误差量化方式,避免了人体最大震颤力矩时变性对抑震控制效果的影响,为了获得被控对象准确的期望输出值,采用了逐步逼近期望值控制方法。抑震控制中,以模糊神经网络作为主要控制方法,以逐步逼近期望值控制方法作为辅助,可以达到理想的抑震效果。研制了模拟人体上肢震颤装置,为抑震机器人的抑震实验提供实验平台,测试结果显示,模拟人体震颤装置可以较好的模拟人体的震颤过程。最后进行了抑震机器人的抑震实验,实验结果表明,所研制的抑震机器人能够对震颤进行有效抑制。