| 坐卧式下肢康复机器人的被动训练控制 |
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| 引用本文： | 吕显耀,杨炽夫,姜峰,韩俊伟. 坐卧式下肢康复机器人的被动训练控制[J]. 机械设计与制造, 2019, 0(4) |
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| 作者姓名： | 吕显耀 杨炽夫 姜峰 韩俊伟 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江 哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨,150001 |
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| 摘 要： | 考虑到下肢康复机器人很难获得精确、完整的数学模型,而且在建立模型时需要进行合理的近似处理,因此忽略了外部干扰、参数误差、未建模的动态和摩擦等不确定因素,这些原因导致控制性能不佳。基于此提出了一种基于计算力矩法的神经网络鲁棒控制器,通过计算力矩法对标称模型进行控制,RBF神经网络控制器对系统中未知的不确定项进行补偿,而自适应鲁棒控制器则用来补偿神经网络的逼近误差及外部的干扰,从而提高了系统的动态性能和控制精度,并对算法的稳定性进行了证明。通过实验验证,证明了控制算法的有效性,在被动训练时具有较好的轨迹跟踪性能。
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| 关 键 词： | 外骨骼 康复机器人 轨迹跟踪 被动训练 |
Passive Training Control of Horizontal Lower Limbs Rehabilitative Robot |
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