干扰排斥模型预测控制下肢康复外骨架外骨架
1School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Xiaolinwei Street No. 200, Nanjing, 210094, Jiangsu, China. xinjin@njust.edu.cn.
Scientific reports
|November 9, 2023
概括
这项研究引入了使用扩展状态观察者 (ESO) 和模型预测控制 (MPC) 的下肢外骨架的新控制策略. 这种方法通过准确估计和补偿系统干扰,提高了康复培训的安全性和有效性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 控制工程 控制工程 控制工程
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 下肢外骨对于术后康复至关重要.
- 外骨架系统的不确定性和干扰可能会损害训练的有效性和安全性.
研究的目的:
- 为下肢外骨架制定先进的控制策略.
- 为了应对患者变化和系统不确定性所带来的控制挑战.
主要方法:
- 使用模型预测控制 (MPC) 与扩展状态观察器 (ESO) 集成.
- 设计了一个ESO来估计总系统干扰,包括人类因素和非线性.
- 引入了一个虚拟控制量来解系统动态.
主要成果:
- 与传统的MPC和模糊的PID相比,建议的控制器显著提高了34%以上的控制精度.
- 实现了准确的估计和不确定性补偿.
- 增强了外骨系统输出的预测准确性.
结论:
- 开发的ESO-MPC控制器为控制下肢外骨架提供了一个强大的解决方案.
- 这种方法有助于为患者提供更安全,更有效的康复培训.
- 该方法有效地减轻干扰,改善整体系统性能.
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