54、动力假肢腿的控制与实验研究

动力假肢腿的控制与实验研究

1. 控制方法选择

在控制动力假肢腿时,测量人与假肢腿之间的相互作用力,使用部分反馈线性化可能并不合适。取而代之的是,采用无模型扭矩控制方法来实施虚拟约束,具体为输出PD控制。PD控制器在动力假肢腿中的形式如下:
$v_i = - K_{pi}y_i - K_{di}\dot{y} i$
其中,$K
{pi} > 0$ 和 $K_{di} > 0$ 分别为比例增益和微分增益。

2. 硬件设置

动力假肢腿的设计要求基于健全人行走的关节运动学和动力学。以75kg的用户体重为基础,膝关节和踝关节的最大扭矩分别设计为40Nm和120Nm。每个关节由作为四杆连杆的线性滚珠丝杠执行器驱动。一个板外微控制器通过电缆接收板载传感器的信号,并将命令传输到板载电机驱动器。在关节处,一个高分辨率光学编码器安装在输出轴上,用于测量关节角度位置以进行反馈。
以下是硬件设置的主要部件及功能:
|部件|功能|
| ---- | ---- |
|线性滚珠丝杠执行器|驱动关节运动|
|板外微控制器|接收传感器信号并传输命令|
|高分辨率光学编码器|测量关节角度位置用于反馈|

3. 实验协议

实验协议经过了相关机构审查和批准。实验共对三名非专业股骨截肢患者进行测试,他们此前从未使用过动力假肢腿。
实验流程如下:
1. 增益调整 :在实验前,让健全人佩戴假肢腿并使用旁路适配器,调整增益以实现舒适行走。将增益调整到系统更柔顺的程度,因为较强的增益在行走时会让人感到不适。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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