一类可变刚度弹性驱动器的RBF神经网络鲁棒控制策略
A robust control strategy aided with RBF neural network for variable stiffness elastic actuators
孙中波 1王琛 1刘克平 2吴修君1
作者信息
- 1. 长春工业大学 电气与电子工程学院,吉林 长春 130012
- 2. 吉林工程技术师范学院,吉林 长春 130052
- 折叠
摘要
针对康复机器人柔性驱动和可变刚度输出问题,提出一种基于可变刚度驱动器的驱动方法.考虑驱动器自重力和干扰影响,利用径向基函数网络补偿动力学模型中不确定部分,得到精准位置跟踪和刚度跟踪结果以及解释变刚度模型不确定现象,给出模型不确定部分的解决过程.
Abstract
The rehabilitation robots based on variable stiffness elastic actuators integrated flexible drive and variable stiffness output for excellent human-robot interaction.To ensure smooth rehabilitation and overcome modeling and control challenges,the design takes into account the dynamic model of the actuator under its own gravity and disturbance effects.A radial basis function network is utilized to approximate the actual dynamics model for accurate tracking of output position and stiffness.
关键词
康复机器人/变刚度/柔性驱动/弹性驱动器Key words
rehabilitation robot/variable stiffness/flexible drive/human-robot interaction引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(62373065)
国家自然科学基金(61873304)
国家自然科学基金(62173048)
国家自然科学基金(62106023)
吉林省科技发展计划(20230201064GX)
长春市科技计划(21ZY41)
出版年
2024
NETL
NSTL
万方数据