一类可变刚度弹性驱动器的RBF神经网络鲁棒控制策略  

A robust control strategy aided with RBF neural network for variable stiffness elastic actuators

作　　者：孙中波 王琛 刘克平 吴修君 SUN Zhongbo;WANG Chen;LIU Keping;WU Xiujun(School of Electrical&Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China;Jilin Engineering Normal University,Changchun,130052,China)

机构地区：[1]长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春130012 [2]吉林工程技术师范学院,吉林长春130052

出　　处：《长春工业大学学报》2024年第1期1-8,F0003,共9页Journal of Changchun University of Technology

基　　金：国家自然科学基金项目(62373065,61873304,62173048,62106023);吉林省科技发展计划项目(20230201064GX);长春市科技计划项目(21ZY41)。

摘　　要：针对康复机器人柔性驱动和可变刚度输出问题,提出一种基于可变刚度驱动器的驱动方法。考虑驱动器自重力和干扰影响,利用径向基函数网络补偿动力学模型中不确定部分,得到精准位置跟踪和刚度跟踪结果以及解释变刚度模型不确定现象,给出模型不确定部分的解决过程。The rehabilitation robots based on variable stiffness elastic actuators integrated flexible drive and variable stiffness output for excellent human-robot interaction.To ensure smooth rehabilitation and overcome modeling and control challenges,the design takes into account the dynamic model of the actuator under its own gravity and disturbance effects.A radial basis function network is utilized to approximate the actual dynamics model for accurate tracking of output position and stiffness.

关 键 词：康复机器人 变刚度 柔性驱动 弹性驱动器 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]