气动人工肌肉控制创新：自适应模糊滑模控制器突破

2023-08-25 10:54:34来源：OFweek机器人网关键词：控制器控制系统阅读量：24035

导读：近日，一组研究人员提出了一项创新的自适应模糊滑模控制器的方法，通过模糊逻辑来估计PAM系统的控制参数，从而显著提高了其运动精度和适应性。

　　气动人工肌肉(PAM)作为模拟人体运动的有潜力的执行器，近年来在机器人、康复和假肢等领域得到广泛应用。然而，由于其非线性特性，PAM系统的运动轨迹控制一直面临挑战。

　　近日，一组研究人员提出了一项创新的自适应模糊滑模控制器的方法，通过模糊逻辑来估计PAM系统的控制参数，从而显著提高了其运动精度和适应性。

　　PAM通常由橡胶制成，表面覆盖编织纱线，可以模仿人体肌肉的特性，当充气时，PAM会变硬并收缩；当放气时，会变软并伸展。然而，PAM是非线性系统，存在延迟，因此需要有效的控制系统来调节其性能。

　　传统控制方法在处理PAM系统的非线性和滞后现象方面存在一定局限性，因此需要新的解决方案。该研究团队由日本芝浦理工学院工程学院副教授Ngoc-Tam BUI和河内大学的Quy-Thinh Dao博士领导，他们提出了AFSMC方法，该方法利用Takagi-Sugeno模糊算法来估计扰动并自动更新输出值，从而实现更好的运动跟踪和适应性。

　　在研究中，团队首先设计了带有控制信号的滑模控制器，其中引入特殊变量以估计扰动并提升控制性能，随后通过自适应法则，创造了自适应模糊算法，用于自动更新分量规则参数向量，以计算扰动变量。

　　通过对所开发的AFSMC算法的Lyapunov稳定性条件进行分析，研究人员验证了其稳定性。此外，一系列实验表明，与传统滑模控制方法相比，AFSMC方法在运动跟踪精度方面表现更佳。在负载频率为0.5赫兹时，AFSMC方法的均方根误差值仅为2.68°，而传统滑模控制器则为4.21°。此外，AFSMC方法还表现出卓越的适应性，能够有效应对突然的外部干扰。

　　研究人员认为，这一创新方法有望应用于机器人康复设备、辅助装置和个性化治疗，为康复需求的患者带来精准治疗效果。此外，该方法还有助于先进假肢的设计和开发，增强其功能和康复效果。

　　虽然这项研究为PAM系统的运动轨迹控制奠定了基础，但研究团队希望这一成果能够激发康复技术领域进一步的探索和发展。据Ngoc-Tam BUI副教授表示，根据研究结果，未来5到10年内可能会出现基于PAM的商业康复系统，为脊髓损伤、中风等康复需求的患者带来显著好处。这一研究的长期影响有望推动康复技术的不断创新和进步。

上一篇：华为完成5G车联网技术验证：平均时延小于17ms 自动驾驶有戏

下一篇：化纤供应商三友集团四项新技术入选石化联合会指导计划

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

国家标准《建筑自动化和控制系统调适、检测(征求意见稿)》向社会公开征求意见
住房城乡建设部组织中国电子工程设计院有限公司等单位起草了国家标准《建筑自动化和控制系统调适、检测(征求意见稿)》。现向社会公开征求意见。
建筑自动化控制系统
2025-02-27 13:24:18
豪掷3个亿！汇川在京成立子公司
汇川技术新能源乘用车电机控制器产品在中国市场的份额为 10.2%，仅次于比亚迪；电机控制器产品份额在第三方供应商中排名第一。
控制器机器人
2024-12-25 11:28:15
川仪股份拟吸收合并8家子公司，优化资源配置
川仪股份表示，公司本次吸收合并上述子公司，有助于实现资产、人员、技术等资源的优化整合，提高决策效率，构建更加高效及完善的组织体系。
川仪股份控制系统
2024-11-05 11:19:43
中控技术2024年前三季度实现归母净利润7.37亿元，同比增长32.02%
2024年1月-9月，公司实现营业收入63.37亿元，同比增长11.58%；剔除GDR资金汇兑损益影响后，实现归母净利润为7.37亿元，同比增长32.02%；实现扣非净利润为6.75亿元，同比增长55.60%。
中控技术控制系统工业软件
2024-10-24 11:16:44
乐清市工业电器工程师协会关于发布《消防水泵控制器》、《消防稳压控制器》2项团体标准项目发布公告
乐清市工业电器工程师协会发布《消防水泵控制器》、《消防稳压控制器》2项团体标准项目发布公告。
控制器
2024-08-13 15:18:48
乐清市工业电器工程师协会关于发布《消防水泵控制器》、《消防稳压控制器》的团体标准项目立项公告
乐清市工业电器工程师协会发布《消防水泵控制器》、《消防稳压控制器》的团体标准项目立项公告。
控制器
2024-07-05 14:33:01

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。