智能假腿的ＣＭＡＣ控制与实例仿真

2012年02月22日15:15:22 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

摘　　　要：针对智能假腿系统模型的非线性与参数的不确定性等系统特性，提出了一种基于小脑模型神经网络控制（ＣＭＡＣ）的假腿实时智能控制方法。该方法首先根据一种自制的假肢膝关节自适应结构，建立了智能假腿摆动相动力学数学模型，以描述智能假腿膝关节阻尼器控制参数与摆动运动参数之间的直接耦合关系。以此动力学模型为控制对象，设计了一种基于ＰＤＣＭＡＣ的假腿系统智能控制器，并进行了实例仿真。仿真结果表明，假腿膝关节可以很快（约在０５ｓ时间内）跟踪好目标曲线，具有良好的实时性与精度；此外，膝关节阻尼器针阀开口位置与相应的假腿膝关节的角速度变化具有明显的负相关性；可以通过对假腿阻尼器针阀开口位置的调节，达到假腿跟踪健康腿摆动步态的目的。

关　键　词：智能假腿；动力学模型；小脑模型控制器

引　言：研究一种可以近似模拟人腿生物力学系统中的关键特性—膝关节的自适应特性的智能假腿（Ｉｎｔｅｌ
ｌｉｇｅｎｔＰｒｏｓｔｈｅｔｉｃＬｅｇ，ＩＰＬ）系统，对提高假肢的安全性与舒适性、改善截肢患者的生活质量具有重要意义。在假腿的智能控制方面，国内外对智能控制的假肢应用还不多见。理论研究基本集中在一般模糊控制、普通ＢＰ神经网络控制、专家控制等智能控制方法［１３］，更复杂的复合智能控制方法还基本未实际应用。ＩＰＬ系统模型的非线性、环境（路况）与不同假肢穿戴者参数的不确定性等特征，确定了应该把假肢系统作为一个复杂系统来研究［４５］，其不但需要在理论上进行复杂非线性建模，而且需要引入更有效的智能技术进行系统控制。本文将研究一种保证ＩＰＬ步态时相对称性的生物动力学模型的ＰＤＣＭＡＣ自适应控制方法。

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