下肢外骨骼機(jī)器人的建模和控制策略研究.pdf

1、現(xiàn)階段，我國(guó)面臨著老齡化加快、殘障人士數(shù)量增多以及單兵作戰(zhàn)能力欠缺等問(wèn)題。在此情形下，外骨骼機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生。外骨骼是一種具有仿生性能的設(shè)備，是人工智能與機(jī)器人的結(jié)合體，在康復(fù)醫(yī)療，軍事，農(nóng)業(yè)，工業(yè)等領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用。為了幫助老年人及殘障人士恢復(fù)或者增強(qiáng)行走的能力，本文研究并設(shè)計(jì)了一種下肢外骨骼系統(tǒng)，該系統(tǒng)單側(cè)包含有五個(gè)自由度，主要涉及機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，采用理論分析和仿真驗(yàn)證相結(jié)合的方法展開(kāi)研究。具體內(nèi)容如下:
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2、)下肢外骨骼現(xiàn)狀總結(jié)及機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。分析并總結(jié)了國(guó)內(nèi)外已有的外骨骼系統(tǒng)，說(shuō)明了已有系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，明確了研究?jī)?nèi)容。學(xué)習(xí)了人體下肢的生理結(jié)構(gòu)以及行走步態(tài)參數(shù)并基于此，完成了下肢外骨骼的自由度配置、機(jī)械系統(tǒng)設(shè)計(jì)、驅(qū)動(dòng)器選擇等，構(gòu)造了單側(cè)五自由度的下肢外骨骼系統(tǒng)并對(duì)相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。
　　(2)下肢外骨骼運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)學(xué)分析。采用Craig修正版的D-H約定規(guī)則分別建立了下肢外骨骼左/右腿的正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并通過(guò)MATLAB/Robotics

3、 toolbox對(duì)其進(jìn)行仿真驗(yàn)證?；谝羊?yàn)證的正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，采用代數(shù)法建立下肢外骨骼逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，通過(guò)MATLAB/Simulink進(jìn)行仿真驗(yàn)證。同時(shí)，利用蒙特卡洛法分析了下肢外骨骼的工作空間，從而進(jìn)一步驗(yàn)證了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。
　　(3)下肢外骨骼動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)分析及虛擬樣機(jī)建立。在拉格朗日方程的基礎(chǔ)上，建立了下肢外骨骼的動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型?；跀?shù)學(xué)模型非線(xiàn)性和高耦合的特點(diǎn)，采用面向?qū)嵨锬Ｐ偷娜S建模方法建立下肢外骨骼虛擬樣機(jī)。通過(guò)Solid

4、works建立下肢外骨骼三維模型并將其導(dǎo)入MATLAB/SimMechanics中建立虛擬樣機(jī)。最后，利用Robotics Toolbox搭建動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型并將其與虛擬樣機(jī)進(jìn)行對(duì)比仿真，驗(yàn)證了虛擬樣機(jī)的有效性。
　　(4)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)臒o(wú)模型時(shí)延估計(jì)控制器設(shè)計(jì)。針對(duì)下肢外骨骼模型高耦合非線(xiàn)性的特性，借鑒基于代數(shù)方法的無(wú)模型控制，采用極局部模型作為系統(tǒng)模型，利用時(shí)延估計(jì)對(duì)未知項(xiàng)進(jìn)行估計(jì)，構(gòu)造無(wú)模型時(shí)延估計(jì)控制器(TDE-MFC)

5、。針對(duì)因時(shí)延估計(jì)產(chǎn)生的誤差，引入自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)造基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)臒o(wú)模型時(shí)延估計(jì)控制器(TDE-MFNNC)并對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析證明。
　　(5)基于虛擬樣機(jī)的TDE-MFNNC仿真驗(yàn)證。通過(guò)仿真對(duì)比選取了時(shí)延時(shí)間并基于此，對(duì)比在理想情況下及存在擾動(dòng)情況下，PD，NN，TDE-MFC以及TDE-MFNNC控制器性能，驗(yàn)證了TDE-MFNNC對(duì)估計(jì)誤差的補(bǔ)償并得到了良好的跟蹤效果。同時(shí)，研究了基于TDE-MFNNC的特定