基于RBF神经网络的上肢外骨骼康复机器人自适应控制方法

Adaptive control method for upper limb exoskeleton rehabilitation robot based on RBF neural network

于世伟 ¹鲁守银 ¹李志鹏 ¹张强 ¹姜哲¹

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作者信息

1. 山东建筑大学,山东济南 250101
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摘要

针对主从式上肢外骨骼康复机器人中从臂因模型不确定性以及未知外扰等因素而难以精准跟随主臂这一问题,设计了一种基于滑模鲁棒项的RBF神经网络的自适应控制方法.首先利用改进D-H建模方法来建立机器人从臂的运动学模型,通过Matlab来对从臂模型进行工作空间仿真;然后结合机器人动力学方程,设计RBF神经网络自适应控制器来逼近系统不确定项,从而优化驱动从臂关节运动的力矩,实现人机协作运动.从仿真结果看,从臂能够准确跟随主臂运动轨迹,且轨迹无明显抖动,稳态误差较小,性能优于计算力矩控制.

关键词

上肢外骨骼/RBF神经网络/自适应控制/轨迹跟踪

Key words

upper limb exoskeleton/RBF neural network/adaptive control/trajectory tracking

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基金项目

山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2019JZZY010435)

出版年

2023

计算机时代

浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411

ISSN：1006-8228

参考文献量8

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