氣動人工肌肉控制創(chuàng)新:自適應(yīng)模糊滑模控制器突破
時(shí)間:2024-04-03 22:21 瀏覽:346
近日,一組研究人員提出了一項(xiàng)創(chuàng)新的自適應(yīng)模糊滑模控制器的方法,通過模糊邏輯來估計(jì)PAM系統(tǒng)的控制參數(shù),從而顯著提高了其運(yùn)動精度和適應(yīng)性。
氣動人工肌肉(PAM)作為模擬人體運(yùn)動的有潛力的執(zhí)行器,近年來在機(jī)器人、康復(fù)和假肢等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而,由于其非線性特性,PAM系統(tǒng)的運(yùn)動軌跡控制一直面臨挑戰(zhàn)。
近日,一組研究人員提出了一項(xiàng)創(chuàng)新的自適應(yīng)模糊滑模控制器的方法,通過模糊邏輯來估計(jì)PAM系統(tǒng)的控制參數(shù),從而顯著提高了其運(yùn)動精度和適應(yīng)性。
PAM通常由橡膠制成,表面覆蓋編織紗線,可以模仿人體肌肉的特性,當(dāng)充氣時(shí),PAM會變硬并收縮;當(dāng)放氣時(shí),會變軟并伸展。然而,PAM是非線性系統(tǒng),存在延遲,因此需要有效的控制系統(tǒng)來調(diào)節(jié)其性能。
傳統(tǒng)控制方法在處理PAM系統(tǒng)的非線性和滯后現(xiàn)象方面存在一定局限性,因此需要新的解決方案。該研究團(tuán)隊(duì)由日本芝浦理工學(xué)院工程學(xué)院副教授Ngoc-Tam BUI和河內(nèi)大學(xué)的Quy-Thinh Dao博士領(lǐng)導(dǎo),他們提出了AFSMC方法,該方法利用Takagi-Sugeno模糊算法來估計(jì)擾動并自動更新輸出值,從而實(shí)現(xiàn)更好的運(yùn)動跟蹤和適應(yīng)性。
在研究中,團(tuán)隊(duì)首先設(shè)計(jì)了帶有控制信號的滑??刂破?,其中引入特殊變量以估計(jì)擾動并提升控制性能,隨后通過自適應(yīng)法則,創(chuàng)造了自適應(yīng)模糊算法,用于自動更新分量規(guī)則參數(shù)向量,以計(jì)算擾動變量。
通過對所開發(fā)的AFSMC算法的Lyapunov穩(wěn)定性條件進(jìn)行分析,研究人員驗(yàn)證了其穩(wěn)定性。此外,一系列實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)滑??刂品椒ㄏ啾龋珹FSMC方法在運(yùn)動跟蹤精度方面表現(xiàn)更佳。在負(fù)載頻率為0.5赫茲時(shí),AFSMC方法的均方根誤差值僅為2.68°,而傳統(tǒng)滑模控制器則為4.21°。此外,AFSMC方法還表現(xiàn)出卓越的適應(yīng)性,能夠有效應(yīng)對突然的外部干擾。
研究人員認(rèn)為,這一創(chuàng)新方法有望應(yīng)用于機(jī)器人康復(fù)設(shè)備、輔助裝置和個性化治療,為康復(fù)需求的患者帶來精準(zhǔn)治療效果。此外,該方法還有助于先進(jìn)假肢的設(shè)計(jì)和開發(fā),增強(qiáng)其功能和康復(fù)效果。
雖然這項(xiàng)研究為PAM系統(tǒng)的運(yùn)動軌跡控制奠定了基礎(chǔ),但研究團(tuán)隊(duì)希望這一成果能夠激發(fā)康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)一步的探索和發(fā)展。據(jù)Ngoc-Tam BUI副教授表示,根據(jù)研究結(jié)果,未來5到10年內(nèi)可能會出現(xiàn)基于PAM的商業(yè)康復(fù)系統(tǒng),為脊髓損傷、中風(fēng)等康復(fù)需求的患者帶來顯著好處。這一研究的長期影響有望推動康復(fù)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和進(jìn)步。
來源:OFweek機(jī)器人網(wǎng)
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