文摘

气压肌肉致动器(pma)的兼容的特点,适用于康复设备。介绍了康复机器人由pma设计的康复和医疗机器人实验室。考虑高非线性内pma,单个神经元PID控制器是精心设计的。建立了实验装置,实验。结果证明该先进的PID算法可以获得更好的能力比传统PID控制器的位置跟踪。

1。介绍

特性的生理功能衰退老化过程包括肢体灵活性下降,骨质疏松,肌肉萎缩,骨组织的重要承载能力下降。急性心血管和脑血管疾病的发病率和神经系统疾病的老年人保持在一个较高的水平,和大多数病人偏瘫症状1,2]。肢体运动障碍患者的数量由其他疾病引起的,运动损伤,交通事故也迅速增加。对于这些患者,除了早期手术治疗和必要的药物,正确和科学的康复训练中发挥着重要作用恢复和改善肢体运动功能(3]。许多病人患有肌肉萎缩和失去肢体移动,因为训练方法不当,未能得到有效的康复训练。这不幸的是让病人遭受极大的痛苦,导致伟大的家庭和社会的负担4,5]。大量临床实践证明,没有科学和足够的康复训练,许多障碍患者肢体运动功能不能恢复正常行走能力,必须在一个典型的不对称的态度。因此,改善患者的步行能力和照顾自己的能力生活让很多病人和社会。然而,只依赖于物理治疗师不能满足患者的康复需求,因为物理治疗师的数量很小,一个理疗师同时缺乏训练几个病人的能力。另一个障碍是不同的物理治疗师对康复锻炼有不同的理解和不同的评价指标6- - - - - -10]。上面的障碍是有害的在实现理想的训练强度和效果。此外,损失的必要手段检测和控制使障碍会议的需要大量的病人在现代社会。康复机器人可以帮助病人完成各种运动功能康复训练,如手臂和脚踝康复(恢复治疗11- - - - - -13]。吴等人设计了一个低三个自由度康复机器人包括臀部、膝盖和脚踝关节和提出了一种自适应鲁棒副控制的机器人处理系统不确定性和干扰从病人14]Banala等人发明了一种机器人协助步态训练算法和使用力场控制器实现更加有效的培训15]。除此之外,其他康复机器人开发16- - - - - -29日]。法塔赫和Khoshdel提出了一个新的voltage-based自适应阻抗力控制下肢康复机器人,采用梯度下降算法调整阻抗参数来保证力控制效果(30.]。

大部分的康复机器人采用电机作为执行机构,导致缺乏合规在复苏。在这个研究中,一个兼容ankle-rehabilitation机器人提出了pma和一个先进的PID算法在机器人设计来处理非线性和干扰。本文安排如下。部分2介绍了特征设计了气动肌肉actuator-driven脚踝康复机器人。部分3提出了一种单神经元自适应PID控制器对机器人;部分4建立了机器人的实验装置和执行康复测试来验证设计的控制器。

2。Ankle-Rehabilitation机器人的结构

2.1。结构描述

脚踝康复机器人的详细结构谨慎处理,如图1。踝关节的分解图机制是显示在图2。处理的关键问题之一是放置角度和高度的训练设备必须的调整根据不同患者的能力和环境。因此,机器人框架是铝制的概要文件的安装槽在独特的t形(如图3)。通过这种方式,安排机器人的角度和高度可以任意调整框架。除此之外,机器人安装板槽和孔。槽允许机器人沿着和由螺栓固定。洞帮助机器人旋转调节安排角度和康复训练期间保证舒适。面板框架由铝型材,同时机器人是由光和高强度铝制作的。另一个重要的问题是保证安全在训练演习。这是意识到的限制允许角范围的行政机制。实际上,角度限制装置(如图4)是设计的机器人,以避免伤害病人的脚踝。机器人的执行机构的范围(−30°30°)。


图1
CAD模型的脚踝康复机器人。

图2
踝关节的分解图机制。

图3
安装角和高度调节装置的机器人。

图4
角有限的一部分。

在传统的脚踝康复机器人,驱动组件通常是安装在踝关节的一边。这种类型的单边不对称结构(如图5(一个))可能产生不确定的力量联合,额外产生有害的机器人关节力矩的方向,和对机械结构稳定有不利的影响。双边结构采用踝关节的设计是为了防止在额外生产有害的力矩的方向。这种双边结构保持平衡在不同组件的脚踝康复机器人和消除有害的力矩由驱动功率和部队从病人的脚。电力供应机制和传导机制都是安装双边踝关节,这使得双方的结构相同的力量。对称配置可以进一步保证机械传动的稳定性和可靠性,充分利用空间,提高机器人的紧凑布局(图所示5 (b))。

(一)
(一)
(b)
(b)
图5
比较两种安装类型的驱动机制:(a)单边不对称结构;(b)对称配置。
2.2。原型

的原型机器人(如图6)采用铝合金,以确保重量轻,强度高。铝合金概要框架是用于调节机器人的姿态不同的病人。扭矩传感器是安装在输出轴的一侧的传导机制来衡量驱动转矩或人类的脚踝,和增量编码器是固定的另一边相同的输出轴记录实时旋转角度。


图6
原型的脚踝康复机器人由pma。

3所示。单神经元自适应PID控制器

3.1。单神经元自适应PID算法

比例积分微分(即。,P我D) algorithm is widely used in various rehabilitation and medical robots because of concision, efficiency, and reliability. However, high nonlinearity and strong hysteresis of PMAs bring a tricky job in keeping high tracking capacity because of which conventional PID algorithm owns constant values of parametersP,我,D。考虑单神经元策略的能力调节结构参数,单个神经元PID控制器设计,如图7。 , ,和 单神经元算法的结构参数,代表什么P,我,D分别的PID控制器。的值 , ,和 在线监管根据一些标准,本文采用一种混合监管今年十月非监制Hebbianδ学习规则和规则。成本函数被定义为评价指标的优化算法在以下方程:


图7
跟踪控制器的机器人被动的康复治疗。

原则是减少 通过网络调优参数 , ,和 。梯度下降算法如下:

根据链式法则的微分方程, 计算如下:

通常情况下, 很难计算,因为实际系统的复杂性。为了简化计算,它是所取代 。 (我= 1,2,3)输入神经元的单位 , ,和 ,分别。的单神经元PID控制器, 根据系统的跟踪误差分配,也就是说,

输出 如下:

3.2。康复机器人的控制器设计

使用单神经元控制器设计了战略调整PID算法在图7。两个电气比例阀itv1050 - 212 n型由SMC公司用于设置来控制对pma内部的压力。这种阀的输出范围压力(0.005,0.9)MPa和线性记者控制电压(0,5)V。 在图8第一阀的初始输入电压,即。第一PMA,最初的内部压力。同样的, 第二阀的初始输入电压,即。第二个PMA,最初的内部压力。的值 和 调整的试验和错误。 比例阀的传递函数和具有以下形式:


图8
跟踪误差下的被动康复治疗实验半正弦波激励振幅50°的0.002赫兹。

转矩开关在控制块是用来保证患者的安全通过设置一系列的扭矩。如果采样扭矩值大于上限T马克斯,或低于下限T最小值比例阀输出零pma和机器人停止工作。T马克斯和T最小值通过试验和错误。

3.3。该控制器的稳定性分析

单神经元PID算法的控制参数变化的负梯度下降方向 , ,和 。单神经元PID控制器的稳定性分析了李亚普诺夫原理。首先,一个李雅普诺夫函数定义如下:

的变化 单神经元的自学习过程模型表示:

同样的,变化的 可以获得如下:

考虑 然后 在哪里 , 。

因此,

可以获得一些结论李亚普诺夫原理:(一) 是正定(b)当且仅当 ,Δ 是负的,这意味着系统的稳定性取决于学习步骤(c)当k趋于无穷时, 趋于0

显然,正确的价值观η使Δ < 0,这意味着控制系统保持稳定。

4所示。实验验证和讨论

整个机器人系统,包括控制组件和空气压缩机,如图9。AD / DA卡USB3102A类型从北京艺术科技发展有限公司,有限公司,采用控制机器人和样本所有状态信息从传感器。一个空气压缩机采用压缩空气供应。表列出了主要部件的机器人1。

(一)
(一)
(b)
(b)
图9
pma驱动脚踝康复机器人:(一)示意图;(b)的原型实验设置。
表1
组件的PMA-driven脚踝康复机器人。

验证的有效性提出了单神经元PID调整算法,几个试验进行了不同激励下。实验上执行一个男性的体重77公斤,身高176毫米在这项研究中(如图10)。通常知道被动的康复治疗用于严重的肢体运动障碍,必须以非常低的速度运作。半正弦波激励振幅的0.004赫兹50°应用于机器人,和跟踪反应和错误数据绘制11和12,分别。相对大的错误发生在机器人的零位置由于装配误差和蠕变和高非线性PMA内部。图(11日)表明,PID控制器的最大跟踪误差为5.905°时548.3秒,而单神经元PID调整为4.541°。图11 (b)显示了一个在图放大部分的一部分(11日),得出的结论是,单神经元调节PID控制器实现较小的跟踪误差比传统PID控制器可以得出。图12显示了被动的康复治疗在图的跟踪误差11,这也进一步证明了监管单神经元PID的能力比经典的PID。图13显示0.002赫兹的半正弦波激励振幅50°和自适应PID控制器的不同反应和经典PID控制器。图(13日)显示最大跟踪误差为3.364°从PID控制器响应和最大跟踪误差为2.603°。图13 (b)显示部分的放大部分 在图(13日),这也进一步证明了单神经元调节PID控制器实现跟踪误差小于传统的PID控制器。图8显示相应的跟踪误差表现在图13两个控制器的响应曲线,比较了更好的单一神经元的能力调整PID算法在克服非线性扰动的机器人。


图10
实验验证一个男性的体重77公斤,身高176毫米。
(一)
(一)
(b)
(b)
图11
被动的康复治疗实验半正弦波激励下的0.004赫兹振幅50°:(一)跟踪性能;(b)在(A)部分放大图。

图12
跟踪误差下的被动康复治疗实验半正弦波激励振幅50°的0.004赫兹。
(一)
(一)
(b)
(b)
图13
被动的康复治疗实验半正弦波激励下的0.002赫兹振幅50°:(一)跟踪性能;(b)在(A)部分放大图。

5。结论

兼容的脚踝康复机器人实现本研究采用气压肌肉致动器电源。一对pma是安排在对立的形式和通过crank-slider机制提供驱动转矩。原型是制造和组装。单个神经元调节PID控制器与扭矩安全开关是为机器人设计的。被动恢复实验,验证了自适应控制器的有效性。结论实验表明,设计的控制算法可以提高机器人的位置跟踪精度。

数据可用性

使用的数据集或分析在当前研究可从相应的作者以合理的要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是支持中国国家重点研发项目的一部分在拨款2019 yfc1511400 2019 yfc1511401,和2019 yfc1511402,预研联盟基金的中国教育部& &解放军设备开发部门授予6141 a02033616,基础研究基金在格兰特B200202223的中央大学,战略火箭下的国防科技工业创新基金资助Y18143,江苏省自然科学基金资助下BK20170301,江苏省重点实验室开放基金的特殊机器人技术在2017 jsjqr01格兰特。