[发明专利]一种用于气动肌肉驱动系统的轨迹跟踪控制算法

权利要求书

1.一种用于气动肌肉驱动系统的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，包括：

输入气动肌肉驱动系统的期望轨迹；

根据反馈的所述气动肌肉驱动系统的实际轨迹确定跟踪误差；

通过所述跟踪误差得到跟踪误差导数；

依据分层融合深层模糊神经网络结合所述跟踪误差和所述跟踪误差导数得到控制信号；包括：

所述跟踪误差和所述跟踪误差导数输入模糊化层1和模糊化层2；

所述模糊化层1根据模糊化层1中节点的隶属函数输出第一输出数据1，所述模糊化层2根据模糊化层2中节点的隶属函数输出第一输出数据2；

所述第一输出数据1经模糊规则层1进行数据处理后输出第二输出数据1，所述第一输出数据2经模糊规则层2进行数据处理后输出第二输出数据2；

所述第一输出数据1经隐藏层通过激活函数输出第三输出数据；

所述第二输出数据1和所述第三输出数据在融合层结合输出控制信号；

根据所述第二输出数据2确定控制误差；

将所述控制信号传输至气动驱动关节；

所述气动驱动关节根据所述控制信号进行轨迹跟踪。

2.根据权利要求1所述的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述跟踪误差和所述跟踪误差导数输入模糊化层1和模糊化层2之前，还包括：

将所述跟踪误差和所述跟踪误差导数汇总至输入层，确定为模糊化层的输入数据。

3.根据权利要求1所述的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述模糊化层1和模糊化层2共同构成模糊化层，所述模糊化层1和模糊化层2中包含的隶属函数个数相同，而且所述模糊化层1和模糊化层2进行数据处理的方法是相同的；

所述模糊规则层1和模糊规则层2共同构成模糊规则层，所述模糊规则层1和模糊规则层2进行数据处理的方法是相同的。

4.根据权利要求3所述的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述隶属函数的函数类型是高斯函数。

5.根据权利要求1所述的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述模糊化层1和模糊化层2中的节点根据如下公式针对输入数据得到第一输出数据1和第一输出数据2；

上述公式中，为所述模糊化层l的第一输出数据l中第i节点的输出数据，表示模糊化层l的第j个输入数据，c_i表示第i节点的隶属度函数的中心，σ_i表示第i节点的方差，i的取值为1,2…2R₁，R₁为隶属函数的个数，j＝1,2，l的取值为1和2，当l＝1时，表示模糊化层1，当l＝2时，表示模糊化层2。

6.根据权利要求1所述的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述模糊规则层1和所述模糊规则层2分别根据下述公式得到所述第二输出数据1和所述第二输出数据2：

上述公式中，O₁为所述第二输出数据1，O_L为所述第二输出数据2，R₁,R₂分别为所述模糊化层1和所述模糊化层2的每个输入对应的隶属度函数个数，y₁和y₂为每条规则对应的后件参数值，为模糊规则层的第j个神经元的输出值。

7.根据权利要求6所述的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述第一输出数据1经隐藏层通过激活函数输出第三输出数据的过程包括：

确定所述隐藏层的权值；

设定所述隐藏层中每个子层的偏置项均为1；

根据所述权值和偏置项获得输出项；

确定所述隐藏层的激活函数；

通过确定的激活函数将所述输出项映射成第三输出数据。