关键词：
气动肌肉
下肢外骨骼系统
智能控制
跟踪控制
柔顺控制
摘要：
脑卒中、脊髓损伤和骨骼肌无力等神经损伤引起的运动障碍严重限制了老年人和体弱者日常生活活动的能力。针对神经损伤的患者,下肢外骨骼康复机器人辅助疗法因为能够允许更高强度的康复训练、降低治疗师的工作强度、提高康复训练效率和缩短患者康复周期,逐渐受到了广泛的认可。从外骨骼驱动的角度出发,气动肌肉执行器由于具有质量轻、高功率/重量比、天然的柔顺性等特点,特别适用于驱动下肢外骨骼机器人。因此,本文研发了一种气动肌肉驱动的下肢外骨骼康复机器人,并针对人体下肢康复的被动式和主动式步态训练方法,研究了气动下肢外骨骼机器人系统的智能控制、基于代理的轨迹跟踪控制和柔顺控制等理论与方法,实现气动下肢外骨骼安全柔顺的康复训练。本文主要研究内容总结如下:针对电机驱动柔顺性较差、串联弹性驱动器要求紧凑的机构和高功率输出等问题,本文以具有质量轻、天然柔顺性等优点的气动肌肉为基础,设计了拮抗型气动肌肉配置的驱动单元及下肢外骨骼的矫形器机构,研发了一种气动肌肉驱动的下肢外骨骼康复机器人系统。通过分析矫形器的运动规律和驱动原理,结合拉格朗日动力学,建立了气动下肢外骨骼的简化动力学模型,并通过设计实验,验证了外骨骼简化动力学模型的有效性。针对气动肌肉的非线性造成气动下肢外骨骼系统建模和参数辨识困难的问题,本文依据回声状态高斯过程的全局逼近特性,提出了基于回声状态高斯过程的非线性模型预测控制方法和单层神经网络控制方法,有效避免了外骨骼机器人复杂的系统辨识过程,实现了气动外骨骼的轨迹跟踪控制。应用李雅普诺夫定理,分析了两种控制方法的闭环系统稳定性。最后,所提方法的有效性通过多名志愿者参与的实验得到了验证,结果表明基于回声状态高斯过程的智能控制技术可在辅助人体下肢康复训练时,机器人系统关节轨迹的跟踪误差小于3~o。针对当前外骨骼轨迹跟踪控制中人机交互安全性的研究较为欠缺,本文根据虚拟代理的思想,提出了两种基于代理的气动下肢外骨骼系统轨迹跟踪控制方法。首先,针对传统基于代理的滑模控制器难以整定控制器参数的问题,提出了基于切换萤火虫算法的代理滑模控制,研究得到了代理滑模控制器参数的自动整定技术。针对传统基于代理的控制设计难以证明闭环系统稳定的问题,本文结合气动下肢外骨骼的简化动力学模型,构造气动下肢外骨骼系统状态的两阶段运动和虚拟代理的运动规律,提出了基于代理的自适应鲁棒控制方法。结合非线性干扰观测器,有效补偿了系统的干扰/不确定性,提升了系统的鲁棒性。根据李雅普诺夫定理,证明了系统状态的最终一致有界,并研究了代理质量对气动下肢外骨骼运动轨迹的影响,从理论上分析了所提控制方法保证人机交互安全性的原理。最后,仿真和实验结果表明,基于代理的自适应鲁棒控制方法具有良好的鲁棒性,且调节代理的质量可使气动下肢外骨骼的运动轨迹呈现出无振荡、无超调的过阻尼响应特性,有效提升了系统的安全性。最后,在气动下肢外骨骼系统的主动训练方面,本文以拮抗型气动肌肉配置的动力学模型为基础,分析了矫形器关节的刚度特性和柔顺性描述,提出了基于回声状态神经网络的气动下肢外骨骼柔顺控制方法。首先,构造了回声状态神经网络的权值自适应更新规律,提出了基于回声状态神经网络的超扭控制方法,保证了闭环系统的渐近稳定性,不仅解决了传统滑模控制会产生抖振的问题,还有效提升了系统的鲁棒性。进而,依据矫形器关节的柔顺性描述,通过调节拮抗型气动肌肉驱动单元的标称气压,提出了气动下肢外骨骼系统的柔顺控制器,实现了矫形器关节的刚度调节。最终,仿真和实验结果表明所提的方法可在实现气动下肢外骨骼位置控制的同时,调节矫形器关节的柔顺性。
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