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

于世伟; 鲁守银; 李志鹏; 张强; 姜哲

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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

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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。

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来源
《计算机时代》 |2023年第10期|83-88|共6页
作者
于世伟; 鲁守银; 李志鹏; 张强; 姜哲;
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作者单位

山东建筑大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
上肢外骨骼; RBF神经网络; 自适应控制; 轨迹跟踪;

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