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面向康复的六自由度并联机器人控制策略研究
作 者: 孟伟
导 师: 刘泉
学 校: 武汉理工大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 下肢康复 并联机器人 模糊控制 滑模控制 力位置控制
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
康复机器人作为目前热门的研究领域,涉及生物医学、机械学、控制学以及机器人学等多个学科。利用康复机器人及其相关技术对患者训练过程进行精确控制与监测评估,能够有效提高康复训练的针对性及科学性。六自由度并联机器人由于其结构紧凑、承载能力强、精度高等优点,被广泛应用于各种运动模拟驾驶、射电望远镜、以及康复医疗设备的运动载体等方面。将并联机器人应用于下肢医疗与康复领域,既可排除康复训练过程中人为的误操作,又可以有效地帮助患者进行精确训练并辅助恢复下肢运动机能。六自由度并联机器人的位姿是多个伺服驱动器互相协同工作的结果,本文建立了实际环境下的六自由度并联机器人实验平台,研究了并联机器人的高精度位姿控制以及力控制策略,实现患者下肢的被动康复训练及主动柔顺训练模式,并根据康复效果改进和优化机器人控制策略。本文的主要研究工作如下:(1)依据六自由度并联机器人的结构特点,建立其运动学与动力学模型;基于MATLAB仿真环境和相关算法,研究其工作空间与关节空间的位置、速度、驱动力的动态关系;并以此为基础建立实际环境下的并联机器人实验平台。(2)结合开发的六自由度并联机器人仿真模型,研究其位姿闭环控制策略;完成经典控制策略(PID、模糊PID控制算法)的设计与实现;并通过上位机软件和基于DSP的运动控制器,实现并联机器人平台的实时位置闭环控制。(3)研究六自由度并联机器人的滑模控制算法,基于机器人模型建立适用的滑模控制系统;运用模糊控制思想,提出模糊滑模控制器以改善控制精度;实现仿真和实际环境下的并联机器人高速高精度控制。(4)为了实现康复机器人的不同训练模式,结合力传感器的反馈信息,提出并联机器人的柔顺控制策略(力/位置混合控制、阻抗控制算法);建立主动力控制系统的模型和实际测试平台,实现面向主动康复的机器人控制策略。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 第1章 绪论 9-16 1.1 课题来源 9 1.2 课题研究背景及意义 9-10 1.3 相关领域国内外研究现状 10-15 1.3.1 下肢康复机器人系统的研究现状分析 10-11 1.3.2 多自由度并联机器人的控制现状分析 11-13 1.3.3 面向康复应用的机器人控制现状分析 13-15 1.4 本文主要研究内容 15-16 第2章 并联机器人的运动学与动力学建模 16-27 2.1 并联机器人的运动学分析 16-21 2.1.1 逆向运动学分析 16-17 2.1.2 正向运动学分析 17-19 2.1.3 运动学建模与仿真 19-21 2.2 并联机器人的动力学分析 21-25 2.2.1 平台动力学计算 21-22 2.2.2 雅克比矩阵 22-23 2.2.3 动力学建模与仿真 23-25 2.3 并联机器人实验平台的建立 25-26 2.4 本章小结 26-27 第3章 并联机器人的位置闭环控制策略 27-38 3.1 PID位置控制策略 27-32 3.1.1 PID控制的原理及结构 27-28 3.1.2 PID控制的仿真与平台实验 28-32 3.2 模糊PID位置控制策略 32-37 3.2.1 模糊PID控制的原理及结构 33-35 3.2.2 模糊PID控制的仿真与平台实验 35-37 3.3 本章小结 37-38 第4章 基于模糊滑模控制的位置控制策略 38-49 4.1 滑模控制策略 38-41 4.1.1 滑模控制的原理 38-39 4.1.2 滑模控制器的设计 39-40 4.1.3 消除抖动的方法 40-41 4.2 并联机器人的模糊滑模控制器 41-45 4.2.1 机器人的滑模控制器设计 41-42 4.2.2 稳定性分析 42-43 4.2.3 模糊滑模控制规则与结构 43-45 4.3 并联机器人的模糊滑模控制实验 45-48 4.3.1 模糊滑模控制器的建模与仿真 45-46 4.3.2 模糊滑模控制器的平台实验 46-48 4.4 本章小结 48-49 第5章 并联机器人的力控制策略 49-63 5.1 力/位置混合控制策略 49-54 5.1.1 力/位置混合控制的原理及结构 49-50 5.1.2 选择矩阵下的机器人模型分析 50-52 5.1.3 力/位置混合控制的仿真平台实验 52-54 5.2 阻抗控制策略 54-59 5.2.1 阻抗控制的原理及结构 54-55 5.2.2 阻抗控制下的机器人动力学模型分析 55-57 5.2.3 阻抗控制系数的自适应调节 57-58 5.2.4 阻抗控制的仿真平台实验 58-59 5.3 实际环境下并联机器人的力控制实验 59-62 5.4 本章小结 62-63 第6章 总结与展望 63-65 6.1 全文工作总结 63-64 6.2 下一步工作展望 64-65 致谢 65-66 参考文献 66-70 攻读硕士学位期间的研究成果 70
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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