[发明专利]一种基于高阶自适应学习控制的康复机械手有效
申请号: | 201910611494.X | 申请日: | 2019-07-08 |
公开(公告)号: | CN110394806B | 公开(公告)日: | 2020-08-21 |
发明(设计)人: | 孟德元;郭紫荣;张璟尧 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | B25J11/00 | 分类号: | B25J11/00;B25J15/00;B25J9/16 |
代理公司: | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 | 代理人: | 黄川;史继颖 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 自适应 学习 控制 康复 机械手 | ||
本发明公开了一种基于高阶自适应学习控制的康复机械手,包括多个康复机械手指关节,还包括处理器,处理器包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、控制模块,通过本发明的技术方案,能够保证康复机械手在经过一定学习次数后完成对各自期望轨迹的跟踪任务,解决控制问题,且控制精度较高。
技术领域
本发明属于机器人控制技术领域,尤其涉及一种基于高阶自适应学习控制的康复机械手。
背景技术
目前,机器人技术飞速发展,应用领域不断扩展,医疗机器人作为机器人主要分支之一,也呈现出蓬勃发展的趋势,并称为国际机器人领域的研究热点之一。康复机械手是医疗机器人的一个分支。康复机械手主要就是用于辅助患者进行手指屈伸的康复训练机器人,目的在于通过对单个或者多个手指经过一定时间和强度的训练治疗,减少患者大脑中运动神经系统的功能萎缩,进而实现患者运动神经的修复,恢复手指的运动功能。然而,实际应用中存在着这样的一类问题:要求被控的康复机械手系统实现高精度、无误差且对期望轨迹自始至终完全跟踪目标。对于这样的要求,传统的控制方法往往会有控制精度低,收敛速度慢甚至难以自始至终跟踪等问题,为了实现这一目标,往往需要多次的学习和修正,多次执行才能达到最佳的控制效果。
发明内容
为了解决上述已有技术存在的不足,本发明提出一种基于自适应学习控制的康复机械手,包括多个康复机械手指关节,其特征在于,还包括处理器,所述处理器包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、控制模块,其中,
一种基于高阶自适应学习控制的康复机械手,包括多个康复机械手指关节,其特征在于,还包括处理器,所述处理器能够采集所述康复机械手的每次操作参数,并控制所述多个康复机械手指关节,所述处理器包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、控制模块,其中,
所述第一获取模块,用于获取在第k-1次运行过程中t时刻康复机械手指关节的模型最优梯度向量、电机控制向量和t+1时刻的弯曲角度值,第k-2次运行过程中t时刻的电机控制向量和t+1时刻康复机械手指关节的弯曲角度值;
所述第二获取模块,用于获取康复机械手指关节第k次运行过程中t时刻的弯曲角度误差ek(t):ek(t)=yd(t)-yk(t),其中,yd(t)为t时刻康复机械手指关节期望弯曲角度值,yk(t)为第k次运行过程中t时刻康复机械手指关节的实际弯曲角度值;
所述第三获取模块,用于根据康复机械手指关节第k-1次运行过程中t时刻康复机械手指关节的模型最优梯度向量、电机控制向量和t+1时刻的弯曲角度值,第k-2次运行过程中t时刻的电机控制向量和t+1时刻康复机械手指关节的弯曲角度值获取康复机械手指关节第k次运行过程中t时刻的模型最优梯度向量
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