本文關(guān)鍵詞：基于半主動控制的智能仿生腿關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能仿生腿的研究是集電子、信息、控制、材料、生物醫(yī)學(xué)以及機械技術(shù)等眾多技術(shù)為一體的前沿性、多學(xué)科交叉的研究課題。仿生腿膝關(guān)節(jié)的機構(gòu)設(shè)計和控制方法對于仿生腿的研究意義重大。本文詳細闡述了智能仿生腿的設(shè)計要素,給出了智能仿生腿的設(shè)計方案；以人體膝關(guān)節(jié)理想瞬時轉(zhuǎn)動中心軌跡為目標(biāo),基于膝關(guān)節(jié)尺寸范圍約束,采用具有較好全局搜索性能的遺傳算法對膝關(guān)節(jié)的四桿機構(gòu)進行了優(yōu)化,得出了較為理想的膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)尺寸。在驅(qū)動裝置的選擇上,仿生腿的結(jié)構(gòu)特性決定了驅(qū)動裝置的體積和能耗不能過大,綜合這兩方面以及計算機控制的效果等因素采用磁流變阻尼器來驅(qū)動膝關(guān)節(jié)。為了得到好的控制效果,在已有的阻尼器力學(xué)模型基礎(chǔ)上設(shè)計了實驗方案,進行模型的參數(shù)識別,為之后的阻尼器控制做充分準(zhǔn)備。仿生腿機構(gòu)的動力學(xué)模型較為復(fù)雜,通常的模型都是在假設(shè)整個系統(tǒng)為剛體的基礎(chǔ)上建立的,這一點與人體的健康腿有很大差異。利用現(xiàn)代控制理論中的系統(tǒng)辨識技術(shù)拋開了系統(tǒng)的動力學(xué)建模等復(fù)雜過程,且不需要對系統(tǒng)的機理了解太多就可以建立系統(tǒng)模型。在系統(tǒng)辨識過程中,首先對實驗得出的膝關(guān)節(jié)的輸入與輸出數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,利用先驗知識選擇了幾種不同的模型類型進行辨識,模型的種類和參數(shù)辨識是同時進行的。在相同的輸入情況下,選擇出與實際的輸出差別最小的模型作為辨識的結(jié)果。最后對系統(tǒng)的PID控制參數(shù)用遺傳算法進行了整定,并進行膝關(guān)節(jié)角度跟隨仿真。
【關(guān)鍵詞】：遺傳算法 瞬時轉(zhuǎn)動中心 磁流變阻尼器 系統(tǒng)辨識 PID整定
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TB17;R318.17
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 智能假肢的發(fā)展概況11-16
• 1.2.1 現(xiàn)代假肢的發(fā)展概況11-12
• 1.2.2 國內(nèi)假肢的發(fā)展與研究概況12-13
• 1.2.3 國外智能假肢的研究概況13-16
• 1.3 仿生腿的研究意義、內(nèi)容、方法及技術(shù)路線16-20
• 1.3.1 課題研究意義16-17
• 1.3.2 主要研究內(nèi)容17
• 1.3.3 研究方法和技術(shù)路線17-20
• 第2章 智能仿生腿組成與結(jié)構(gòu)設(shè)計20-30
• 2.1 智能仿生腿研究平臺20-22
• 2.1.1 仿生腿的組成20-21
• 2.1.2 仿生腿工作原理21-22
• 2.2 仿生腿的結(jié)構(gòu)設(shè)計22-27
• 2.2.1 智能仿生腿設(shè)計要素22-24
• 2.2.2 仿生腿膝關(guān)節(jié)的設(shè)計24-25
• 2.2.3 四桿膝關(guān)節(jié)優(yōu)點25-27
• 2.3 仿生腿驅(qū)動器選擇27-28
• 2.4 踝關(guān)節(jié)設(shè)計28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 磁流變阻尼器的結(jié)構(gòu)及模型試驗方案30-42
• 3.1 磁流變阻尼器的特點及應(yīng)用30-32
• 3.1.1 磁流變阻尼器的特點30
• 3.1.2 磁流變阻尼器在工程領(lǐng)域的應(yīng)用30-32
• 3.2 磁流變阻尼器的原理和選擇指標(biāo)32-34
• 3.2.1 磁流變阻尼器的工作原理32-33
• 3.2.2 磁流變液應(yīng)滿足的指標(biāo)33-34
• 3.3 磁流變阻尼器的力學(xué)模型34-38
• 3.4 阻尼器的力學(xué)模型實驗方案38-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 第4章 仿生腿膝關(guān)節(jié)建模與優(yōu)化42-54
• 4.1 遺傳算法概述42-43
• 4.2 四桿膝關(guān)節(jié)的建模43-47
• 4.3 基于遺傳算法的膝關(guān)節(jié)優(yōu)化設(shè)計47-53
• 4.3.1 優(yōu)化過程參數(shù)的選取與設(shè)置48-50
• 4.3.2 優(yōu)化結(jié)果50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 仿生腿膝關(guān)節(jié)模型辨識與參數(shù)整定54-68
• 5.1 系統(tǒng)辨識的基本原理和方法54-56
• 5.1.1 系統(tǒng)辨識的原理54
• 5.1.2 系統(tǒng)辨識的一般步驟54-56
• 5.2 仿生腿膝關(guān)節(jié)控制模型辨識56-62
• 5.2.1 辨識數(shù)據(jù)的獲取56-57
• 5.2.2 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與預(yù)處理57-59
• 5.2.3 系統(tǒng)先驗知識的提取與分析59-60
• 5.2.4 系統(tǒng)辨識模型選擇及參數(shù)識別60-62
• 5.3 基于辨識后膝關(guān)節(jié)模型的控制仿真62-67
• 5.3.1 遺傳優(yōu)化算法特點62-63
• 5.3.2 PID控制器基本原理63-64
• 5.3.3 整定過程與結(jié)果64-65
• 5.3.4 膝關(guān)節(jié)的控制仿真65-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 第6章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 總結(jié)68
• 6.2 建議68-70
• 參考文獻70-76
• 致謝76

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