上肢康复机器人模糊自适应交互控制研究

TP242%TP391.9; 为解决脑卒中患者在主动康复训练过程中因患者个体差异导致的训练强度不足或过强问题,提出了一种基于模糊规则的上肢康复机器人自适应交互控制系统.针对不同病情患者的肌力差异,设计模糊自适应阻抗控制器.控制器基于人机交互力和系统误差,利用模糊推理对阻尼和刚度系数进行自适应调节,改变训练强度,实现康复机器人按需辅助控制.为保证康复训练过程中运动轨迹的准确跟踪,设计GA-FuzzyPID控制器,基于改进遗传算法对模糊规则隶属度函数和规则库进行优化,降低康复机器人轨迹跟踪误差.基于Matlab/Simulink对系统进行轨迹跟踪和自适应阻抗控制仿真实验.结果表明,轨迹跟踪实验中,...

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Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 45; no. 7; pp. 974 - 983
Main Authors 单泉, 张顺, 黄建聪, 陈砚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学秦皇岛分校 控制工程学院,河北 秦皇岛 066004 15.07.2024
Subjects
genetic algorithm
遗传算法
阻抗控制
上肢康复机器人
自适应控制
fuzzy rule
adaptive control
impedance control
模糊规则
upper limb rehabilitation robot
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ISSN1005-3026
DOI10.12068/j.issn.1005-3026.2024.07.009

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Summary:TP242%TP391.9; 为解决脑卒中患者在主动康复训练过程中因患者个体差异导致的训练强度不足或过强问题,提出了一种基于模糊规则的上肢康复机器人自适应交互控制系统.针对不同病情患者的肌力差异,设计模糊自适应阻抗控制器.控制器基于人机交互力和系统误差,利用模糊推理对阻尼和刚度系数进行自适应调节,改变训练强度,实现康复机器人按需辅助控制.为保证康复训练过程中运动轨迹的准确跟踪,设计GA-FuzzyPID控制器,基于改进遗传算法对模糊规则隶属度函数和规则库进行优化,降低康复机器人轨迹跟踪误差.基于Matlab/Simulink对系统进行轨迹跟踪和自适应阻抗控制仿真实验.结果表明,轨迹跟踪实验中,GA-FuzzyPID控制器的轨迹误差相较于PID控制器和FuzzyPID控制器分别降低了55.9%和34.0%,有效提高了轨迹跟踪精度;自适应阻抗控制实验通过与固定阻抗方法进行对比,验证了所提自适应交互控制系统的有效性和可行性.
ISSN:1005-3026
DOI:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.07.009