在下肢外骨架的关节中使用SSA-Fuzzy PID优化对轨迹跟踪控制的研究
Wei Li1,2, Xiaojie Wei1, Dawen Sun3
1College of Mechanical and Vehicle Engineering, Changchun University, Changchun 130022, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 17, 2025
概括
这项研究介绍了一种优化的Sparrow搜索算法 (SSA),用于下肢外骨架机器人的模糊比例整体导数 (PID) 控制. 新方法显著提高了轨迹跟踪的准确性和在康复练习中的响应速度.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 控制系统工程 控制系统工程
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 下肢外骨架机器人越来越多地用于康复,需要精确的控制才能有效地跟踪运动.
- 优化控制精度和响应速度对于提高康复结果至关重要.
- 对于控制器来说,传统的参数调整通常是低效和耗时的.
研究的目的:
- 开发和验证下肢外骨架部机器人的优化控制策略.
- 通过将Sparrow搜索算法 (SSA) 与模糊的比例整数导数 (PID) 控制相结合来提高轨迹跟踪性能.
- 为了应对手动参数调整的挑战,并提高控制精度和响应速度.
主要方法:
- 开发了一种动态模型的关节使用拉格朗基法来处理复杂的,非线性动态.
- 集成了Sparrow搜索算法 (SSA),用于在线自调优化模糊的PID控制器参数 (比例和量化因子).
- 进行了模拟和实验研究,用于在平行和站立的部曲康复练习中跟踪轨迹.
主要成果:
- 与传统的PID相比,SSA-fuzzy PID控制策略显著提高了反应时间,高达30%,与模糊的PID相比,高达6%.
- 与PID相比,跟踪精度提高了81.4%,与模糊PID相比提高了57.5%.
- 拟议的方法在不同测试群体的响应速度和准确性方面都表现出卓越的性能.
结论:
- SSA-fuzzy PID控制策略为下肢外骨架机器人轨迹跟踪提供了一个高度有效和高效的解决方案.
- 这种方法为改善下肢残疾人的康复培训提供了大量的理论支持.
- 该方法成功克服了手动参数调整的局限性,为外骨架系统提供了更有效的优化解决方案.
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