[发明专利]下肢假肢膝关节自适应迭代学习控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种人体下肢假肢运动控制方法，特别涉及二刚体二自由度下肢假肢平地行走时自适应迭代学习控制的方法。 

背景技术

人体骨骼肌肉系统组成的生物力学体系对步行具有极强的自适应能力。下肢假肢的主要功能部件是膝关节和脚，尤以假肢膝关节最为重要。一个良好的假肢膝关节可以保证患者在支撑期(从足跟触地到足趾离地期间)的稳定性和摆动期(从趾离地到踵触地期间)的灵活性，自然地完成行走，并使患者具有良好的步态，同时也是整个假肢性能和寿命的决定因素。 

然而，在大腿假肢的控制方面，理论研究基本集中在一般模糊控制、普通BP神经网络控制、基于规则的专家控制等智能控制方法，更复杂的智能控制方法，如神经网络自适应控制、模糊专家控制等复合智能控制技术还基本未实际应用。Kalanovic等研究了基于FEL(feedback—error learning)的BP网络控制器与PD控制器结合的神经网络监督控制。这种FEL控制方法由于采用了BP神经网络控制器，其实际应用的实时性差。 

自适应迭代学习控制整合自适应控制和迭代学习控制的优点，基于PD反馈控制器增益自适应调节，迭代学习控制器修正控制力矩，该算法具有快速的渐进收敛性能。为此本发明采用此方法对下肢假肢进行控制。 

发明内容

本发明采用自适应迭代学习控制方法，达到比较理想的控制要求，即能在一定时间内稳定地减小跟踪误差，达到良好的跟踪性能。 

本发明的目的可以通过以下技术方案实现： 

本发明包括以下步骤： 

步骤1.设定人体正常步态特征及下肢假肢控制要求。 

步骤2.建立下肢假肢控制仿真研究动力学模型。 

步骤3.下肢假肢膝关节运动的自适应迭代学习控制。 

其中步骤1中人体的正常步态特征可以分成两个阶段，即支撑期和摆动期，具体归结如下： 

在支撑末期，最大的垂直载荷产生，以后不久膝关节弯曲开始，为下肢摆动阶段做准备，所以，此时的膝关节弯曲阻力应该最小。在摆动阶段开始时，膝关节已经弯曲了30°，最大的膝关节弯曲角度为55°～65°。膝关节假肢应该以最小的弯曲阻力开始运动，从而自动适应一定范围的步态速度。 

下肢假肢期望达到以下控制要求：在支撑相，具有足够的体重支撑稳定性和自动安全反应；具有绊倒时自动弯曲锁定的能力；能对整个步态周期、坐、站以及下楼／下坡等行走模式进行控制；具有响应步速瞬时变化的能力；能适应不同穿戴者的个性化配置要求，实现无需训练的自适应控制；具有在足后跟接触处吸收地面冲击的能力。 

其中步骤2中下肢假肢控制仿真研究动力学模型的建立，以二刚体二自由度下肢假肢运动系统为基础，获取各个刚体的运动参数，通过牛顿-欧拉算法对其进行动力学分析。首先获取各个刚体质心的位置坐标，然后对其求导获得各质心的速度方程，引入相应连杆的广义角度坐标变量，求取关节处施加的外驱动力矩。 

其中步骤3中对下肢假肢膝关节运动进行自适应迭代学习控制，使其运动轨迹趋近于正常运动轨迹，算法流程经过如下： 

(1)问题描述； 

(2)收敛性分析； 

(3)求取W_i(t)的有界性； 

(4)求取W₀(t)的递增性； 

(5)求取W_i(t)的递增性； 

与现有技术相比，本发明具有以下优点： 

1.建立了比较完善的下肢假肢动力学模型，为假肢的控制方法提供了参考模型。 

2.该控制方法能在一定时间内稳定地减小跟踪误差，达到了良好的跟踪性能。 

附图说明

图1 二刚体二自由度下肢假肢运动系统模型； 

图2 6次迭代追踪位置误差； 

图3 第6次迭代追踪后速度误差； 

图4 6次迭代过程中位置误差绝对值的收敛过程； 

图5 6次迭代过程中速度误差绝对值的收敛过程； 

图1显示二刚体二自由度下肢假肢运动系统，为假腿的控制算法提供参考模型。 

图2显示6次迭代学习时膝关节位置跟踪情况，期望值和迭代值之间有误差，且随着迭代次数增加误差越来越小。 

图3显示第6次迭代后有极好的速度追踪效果。 

图4显示6次迭代过程中位置跟踪误差跟踪过程，图5显示6次迭代过程中速度跟踪误差跟踪过程，两者的跟踪误差都随迭代次数逐渐减小。 

具体实施方式：