引用论文

Zhenlei Chen, Qing Guo, Huiyu Xiong, Dan Jiang & Yao Yan. Control and Implementation of 2-DOF Lower Limb Exoskeleton Experiment Platform. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2021, 34: 22.

研究背景及目的

随着社会对于医疗康复等需求的日益增长,康复型下肢外骨骼的研究与设计已经成为了当下研究的热点。本团队基于此设计了一套新型2-DOF下肢外骨骼实验,平台搭载了大量的传感器与高余量的制动系统,以用来研究人机耦合模型及验证团队所提出的人机耦合任务控制算法。在此基础上分别设计基于反步控制器与变导纳策略的导纳控制器的外骨骼主被动控制方案,实现了较为流畅的主被动人机耦合任务。

试验方法

本文的研究内容主要分为两个部分:2-DOF 下肢外骨骼实验平台的设计与实现与基于反步控制器与变导纳策略的导纳控制器的外骨骼主被动控制方案。

(1 )为了更好地研究人机耦合模型与验证团队提出相关的人机耦合任务控制算法,设计了一种新型的2-DOF 下肢外骨骼实验平台,其机械结构可以简化为2-DOF 平面臂,采用曲面臂来替代传统的直臂。人机之间采用三维力传感器与绑带进行连接,其被用来实时检测人机耦合力并推断操作员当前的人体运动意图,从而可以监测人体实时信息或实现更加复杂的耦合任务。针对于力传感的负载误差,提出了一种基于BP 神经网络的在线误差估计与补偿的方法,保障了人机耦合力测量的准确度。

(2 )文章分别设计了下肢外骨骼机器人主被动模式的控制方案。为了保证系统的动态性能,针对于被动模式,采用了model-base 的反步控制器。而针对于主动模式,采用了变导纳控制器的力外环与反步控制器的位置内环的双环控制结构。此外,分析导纳参数对于系统的稳定性与灵活性的影响,设计了基于操作员实时步频的变导纳参数策略,尽可能的减小人机之间的对抗与振荡,从而保障了人体的舒适度。

试验试频

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反步控制试验

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导纳控制试验

结果

本文的研究结果主要分为三个部分:

(1 )针对于三维力传感器负载误差补偿问题,大腿下的X, Y, Z 三个维度,大腿上的X, Y, Z 三个维度,小腿下的X, Y, Z 三个维度,小腿下X, Y, Z 三个维度的平均预测误差百分比分别为3.3728%, 5.3527%, 1.9347%, 1.4701%, 1.0529%, 13.3203%, 3.1732%,5.4756%, 30.3940%, 2.8546%, 4.5779%, 31.6092%, 效果较为令人满意。

(2 )基于反步控制器的被动模式下跟踪效果,采用人体正常步态作为理想输入,髋关节与膝关节的跟踪误差的幅值分别小于0.016rad 与0.04rad ,说明位置跟踪效果令人满意。此外实验过程中的双关节人机耦合力矩幅值均小于6Nm ,说明人体可以较好跟随康复轨迹进行训练。

(3 )针对基于实时步频的变导纳参数策略,在不同步频下的不同参数比例因子的实验分析,相同步频下,随着导纳参数的减小,人机耦合力矩的高频分量的占比呈上升趋势,说明人机耦合振荡加剧;随着导纳参数的增加,人机耦合力矩的幅值呈上升趋势,说明人机对抗程度的加剧。根据数量级与测试者感受,设计兼顾的舒适度指标,并根据实验结果拟合了变导纳策略。在匀速变步频实验中,采用变导纳策略的舒适度指标为8.4593 ,而采用恒定导纳参数实验最小为12.0536 。说明了策略的有效性。并且实验中双关节人机耦合力的幅值分别小于7Nm 与13Nm ,说明了良好的随动效果

结论

文章设计了一种新型的2-DOF下肢外骨骼实验平台,并采用BPNN实现了力传感器的误差估计与补偿。针对外骨骼的主被动模式,分别设计了基于反步控制器与变导纳策略的导纳控制器的控制方案,可以较好的保障跟踪精度与人体舒适性。

前景与应用

1 、设计新型下肢外骨骼样机为今后的科研任务打下基础,为研究人机耦合模型与验证人机耦合控制方案提供了平台,并且提供了更加准确的采样数据。

2 、将人体步频与柔顺控制的参数大小联系起来,为今后研究柔顺控制参数的设计策略提供了新的思路。

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4 .S S Ge, T H Lee, C J Harris.Adaptive Neural Network Control of Robotic Manipulators. World ScientificPublishing, Singapore, 1998.

关于团队

1.团队带头人介绍

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郭庆,电子科技大学教授,博士生导师。1999 年9 月至2008 年11 月就读于哈尔滨工业大学控制科学与工程专业,获控制科学与工程学科博士学位。2009 年6 月任职于电子科技大学航空航天学院。2013 年12 月至2014 年12 月在英国巴斯大学机械工程学院流体动力与运动控制中心进行学术访问。在Automatica 、IEEE-TMech 、IEEE-TIE 、IEEE-TNNLS 、IEEE-TCST 、IEEE-TII 、IFAC 、CDC 等期刊和A 类会议上发表论文50 余篇,获2020 年四川省科技进步三等奖1 项,入选四川省学术与技术带头人后备人选,主持国家自然基金2 项,参与军委科技委重点、省部级重点研发与国际合作等项目10 余项,授权专利9 项,1 项专利技术转让,受聘中国力学学会流体控制与工程专委会青年专家组组长、机械工程学会流体传动与控制专委会委员,IEEE 高级会员,“ 液压与气动” 和“Aerospace System” 青年编委、“ 机械工程学报” 客座编辑,作国际会议大会主题报告和特邀报告4 次,获中国核心期刊“ 液压与气动” 第九届优秀论文一等奖。

2.作者介绍

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严尧,电子科技大学航空航天学院副教授、硕士生导师。 2010 年 03 月至 2013 年 12 月就读于同济大学航空航天与力学学院,获力学博士学位。 2014 年 9 月任职于电子科技大学航空航天学院。 2012 年 11 月至 2013 年 11 月在英国阿伯丁大学进行学术访问。主持国家自然基金青年基金、省科技厅基金及横向课题等多项。长期从事时滞非线性动力系统、切削颤振、胶囊机器人和外骨骼机器人的研究。近五年有 10 余篇第一作者论文发表在国际主流的 SCI 期刊上,包括 PhysicalReview E, International Journal of Advanced Manufacturing Technology,International Journal of Non-Linear Mechanics, Nonlinear Dynamics, Meccanica,Journal of Sound and Vibration, ASME-Journal of Manufacturing Science andEngineering 等国际动力学领域的著名期刊。 2016 年获上海市优秀博士论文称号。

蒋丹,电子科技大学副教授,硕士生导师。1998 年9 月至2009 年4 月就读于哈尔滨工业大学机械电子工程专业,获机械工程学科博士学位。2009 年4 月任职于电子科技大学机械与电气工程学院。2006 年6 月-2006 年7 月,在美国普度大学(Purdue University)MAHA 流体动力实验室作访问交流;2007 年获得哈尔滨工业大学博士生国际学术交流基金;2008 年获得哈尔滨工业大学三星特等奖学金。参与了国家自然科学基金“ 添加磁流体的液压伺服阀力矩马达射流管的特性分析” 、985 项目子课题“ 超燃冲压发动机燃油供给试验系统” 、703 合作课题“ 高/ 低压调节器水压伺服机整体建模与分析” 、浙江大学流体传动及控制国家重点实验室开放基金“ 伴随气泡和气穴的无阀微泵动态特性研究” 等多项课题;2010 年参与了UESTC 与日本SMC 国际合作项目“ 气缸的疲劳破坏预测” 和“MR 元素的模型化” 。

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陈振雷,电子科技大学航空航天学院博士研究生,主要研究方向为外骨骼机器人,发表论文3 篇,获获燕山大学机械工程学科前沿学术交流暨第十二届研究生论坛优秀论文奖。

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熊汇雨,电子科技大学格拉斯哥学院本科生,主要研究方向为电子信息工程,发表学术论文 1 篇。

近两年团队发表文章

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[2] Q. Guo, Z. Chen. Neural adaptive control ofsingle-rod electrohydraulic system with lumped uncertainty. Mechanical Systems and Signal Processing,vol. 146, 106869, 2021

[3] Q. Guo, Z. Zuo, Z. Ding. Parametricadaptive control of single-rod electrohydraulic system withblock-strict-feedback model. Automatica,vol. 113, 108807, Mar, 2020

[4] Q. Guo,Y. Zhang, B. G. Celler, S. W. Su. Neural adaptive backstepping control of a robotic manipulator withprescribed performance constraint. IEEETransactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 30, no. 12, pp.3572-3583, Dec 2019

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[10] 郭庆,史昊林, 孙萍,蒋丹. 基于输出约束的电液伺服系统非线性方法研究, 液压与气动,2019(8): 112~115

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[21] Jiang Dan, Yu Jian, Ren Cong, HaoXiaohong.Fault diagnosis of pumps based on wavelet analysis and BP neural network. 2019International Conference on Fluid Power and Mechatronics (FPM), Wuhan,2019.4.10-4.13

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编辑:恽海艳 校对:向映姣

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