基于RBF神经网络自适应控制的下肢外骨骼步态跟踪

来源 :广西科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:amwaydog
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针对开发研制的下肢外骨骼机器人控制策略的需要,提出一种基于RBF自适应控制的外骨骼控制方法.建立了关于外骨骼的动力学模型,采用RBF网络分别实现对下肢外骨骼模型动力学方程中的重力项、哥氏力及离心项、正定惯性矩阵的逼近建模;通过实验获取髋关节与膝关节于步行过程中的数据,实现了曲线的拟合并将其作为理想输入,通过对比PID、RBF控制方法去控制外骨骼逼近步态曲线.由扰动前后的效果对比可知,基于RBF神经网络自适应控制算法的外骨骼平台可以跟踪步态轨迹,有利于提高系统对位置和速度的跟踪能力以及系统的稳定性.
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摘 要: 针对常规离散元数值模拟中采用的球形颗粒难以再现颗粒间嵌锁作用的问题,基于不同形状的Clump颗粒,利用离散元软件PFC3D开展了多组三轴剪切数值模拟试验.通过改变球形度和加筋层数研究了颗粒形状和加筋层数对砂土剪切特性的影响,并初步探讨了筋土界面作用机理.结果表明:随着颗粒球形度的增加,试样峰值抗剪强度与残余强度逐渐减小;试样中部孔隙率增加,上部孔隙率减小,其剪胀现象更加明显;抗剪强度指标