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Explicit model based fuzzy control method for lower limb exoskeleton robot
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.126601.png)
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摘要
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下肢外骨骼机器人是辅助偏瘫患者康复和日常训练的重要工具。然而，由于强烈的非线性动力学（如重心变化、步态变化、绑带连接偏差）、人与机器人之间的复杂交互以及干扰等因素，实现外骨骼机器人的精确控制是一项巨大挑战。为解决此问题，提出了一种基于显式模型的自适应模糊控制方法用于下肢外骨骼机器人。在该方法中，首先基于拉格朗日中值定理推导出显式模型。该模型不涉及任何非线性系统的动力学近似，并呈现线性结构，便于用于此类系统的控制器设计。因此，它有效地建立了复杂环境中关节角度与控制力矩之间的关系。随后，开发了一种低维模糊方法用于显式模型的实时参数估计。基于此显式模型，推导出一种鲁棒控制律。性能分析、稳定性证明以及针对两种类型外骨骼机器人的实验（在健康个体和患者身上进行测试）表明，所提出的控制方法相比传统PID和SMC控制方法，控制精度分别提高了47%和22%。
Keyword:
Exoskeleton Robot
Explicit model
Fuzzy model
Fuzzy control
期刊
IF:
7.5
论文数:
2.9W
被引数:
10.2W
机构
暂无机构信息
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