机器人脊椎板研磨的优化和控制:预测建模,参数优化和模糊控制策略,以最大限度地减少切手术过程中的骨损伤
Heqiang Tian1, Jinchang An1, Hongqiang Ma1
1College of Mechanical and Electronic Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China.
概括
这项研究优化了脊椎板的机器人研磨参数,以尽量减少骨损伤. 开发了一种多层自适应模糊控制器 (MFLC),可以显著减少程序期间的力波动.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 手术机器人手术机器人手术机器人手术机器人
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 在拉米切除术中,脊椎板的机器人研磨可能会由于不受控制的力和温度而导致骨损伤.
- 优化研磨参数和实施先进的控制策略对于最大限度地减少阳性损伤至关重要.
研究的目的:
- 开发机器人脊椎板研磨过程中研磨力和温度的预测模型.
- 为了确定最佳的研磨参数,以低损伤的骨组织操纵.
- 实施和验证多层自适应模糊控制器 (MFLC) 来动态控制研磨过程.
主要方法:
- 响应表面设计 (RSD) 方法被用来创建研磨力和温度的预测模型.
- 通过满意度函数方法进行多目标参数优化,确定了最佳的研磨参数 (6000rpm速度,0.4mm深度,3.8mm/s料率).
- 一个多层自适应模糊控制器 (MFLC) 被设计和模拟使用 Simulink 来动态调节料速度.
主要成果:
- 最佳研磨参数被确定为每分钟6000转的速度,0.4毫米的研磨深度和3.8毫米/秒的料速度.
- 与标准模糊逻辑控制 (FLC) (2.2-2.6 N) 相比,模拟显示MFLC控制减少了研磨力波动 (2.2-2.48 N).
- 实际上,MFLC使磨力更接近2.39N的目标值.
结论:
- 开发的MFLC,结合优化的研磨参数,有效地减少机器人脊椎板研磨过程中的力波动.
- 对猪的实验验证证证了动态模糊控制方法在低损伤机器人骨磨削中的有效性.
- 这种方法提高了涉及机器人骨操纵的高风险膜切除手术的安全性和精度.
