外骨骼关节驱动神经网络滑模力控制研究

摘要：

针对外骨骼机器人液压关节驱动系统具有非线性、不确定参数等特性,导致模型建立困难以及负重时具有不确定冲击扰动的问题,基于电液伺服系统特性,建立以弹性负载为外负载的数学模型.为减小负重时冲击扰动项对力控制的影响,引入径向基(RBF)神经网络对干扰项进行补偿,设计一种基于RBF神经网络的滑模力控制策略.通过系统特性进一步验证模型可行性,并进行仿真试验对比.结果表明:与PID控制相比,所设计的控制策略响应时间更短,跟踪误差缩小70.5%;变负载工况下,所设计的控制策略具有更好的跟随能力、更强的鲁棒性能,可以满足外骨骼机器人关节驱动的力控制要求.平台试验进一步验证了仿真结果的有效性与正确性.

关键词：外骨骼机器人、关节驱动、RBF神经网络、力控制

所属期刊栏目：51

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：湖南省重点研发计划2019NK2022

在线出版日期：2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83