降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法技术

本发明专利技术公开了一种降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法，针对液压缸驱动单关节助力外骨骼增力和跟随问题，采用了降阶模型，有效解决了传感器精度问题带来的误差，简化了控制器设计。控制器设计采用级联力控制方法，设计了上层控制器和下层控制器，通过上层控制器生成单关节的参考轨迹，下层控制器实现对参考轨迹的跟踪。本发明专利技术在助力外骨骼承担重物时最小化人机作用力以实现助力和跟随人运动，利用了自适应鲁棒控制算法(ARC)来设计上下层控制器，有效克服了单关节助力外骨骼的模型不确定性的影响，实现了助力外骨骼对人运动的良好跟随和助力效果，具有较强的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法
本专利技术涉及机器人控制领域，尤其涉及一种基于降阶模型的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法。
技术介绍
军队士兵经常需要背负重物进行长距离行走或作战，过重的负载常会对士兵身体造成一定的伤害，在这种背景下，需要开发一款能在战场环境中增强士兵速度、力量以及耐力的外骨骼装备；在科考、消防营救等领域，科考人员及消防营救人员常常需要长距离行走、背负重物、运送伤员、野外作战、登山探险等，传统的轮式交通工具难以在这些特殊场合发挥作用。除此之外，外骨骼也可以被用于仓库的货物装卸，以减轻搬运工人的劳动强度。外骨骼与人的组合能适应非结构化的环境，拥有极好的灵活性，可以完成一些复杂的装卸的工作，如为战斗机装卸导弹等，这是其他的装卸设备难以比拟的。外骨骼在这些领域的应用将对这些领域起到非常积极的作用。另外，老龄化正在全球蔓延，外骨骼的出现不仅可以帮助一些老年人解决体力较差、行走不变的问题，也可以帮助一些丧失行动能力的人恢复部分的行动能力。助力外骨骼的特点是要求在非结构环境下与穿戴者进行协作，这要求研究人员需要解决非结构性环境下高度协调的人机一体化问题，包括有效、可靠的人机间交互问题，对人体运动意图的快速响应问题，轻便、灵活的仿生结构设计，人机系统的安全性问题等，这些技术问题还处于初级摸索阶段，并不成熟，还需要进行深入的研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法，该方法在人机间交互问题上有效、可靠，并具有对人体运动意图快速响应的特点。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法，所述单关节助力外骨骼包括液压缸、关节旋转编码器、力传感器、第一杆件、第二杆件、绷带、电液伺服阀、伺服放大板、实时控制器等；所述第一杆件和第二杆件通过铰链连接，在铰接处设置关节旋转编码器；液压缸的一端与第一杆件铰接，另一端与第二杆件铰接；力传感器设置在第二杆件上，绑带与力传感器相连；液压缸与电液伺服阀相连，电液伺服阀与伺服放大板相连，伺服放大板、关节旋转编码器和力传感器均与实时控制相连；该方法包括如下步骤：(1)初始化实时控制器的采样周期T，取T的值在10到20毫秒之间；(2)将单关节助力外骨骼的第一杆件和第二杆件旋转至平行位置，此时，初始化单关节助力外骨骼上的关节旋转编码器，将关节旋转编码器的数值调零；(3)初始化位于第二杆件上的力传感器，将力传感器的数值调零；(4)建立单关节助力外骨骼的物理模型，并将其转化为状态方程；所述物理模型包括：人机接口模型、液压缸负载运动模型、液压缸两腔压力模型和伺服阀的流量模型；(5)对单关节助力外骨骼的物理模型的状态方程进行降阶处理；(6)通过绑带将人与外骨骼单关节上的力传感器相连，测定力传感器上的作用力Thm，通过上层ARC控制器，得到外骨骼的参考位移α1；(7)通过关节旋转编码器获得外骨骼的实际角度值，根据步骤6得到的外骨骼的参考位移α1，将外骨骼的实际角度值和外骨骼的参考位移α1作为下层ARC位置跟踪控制器的输入量，设计下层ARC位置跟踪控制器，下层ARC位置跟踪控制器的输出为单关节助力外骨骼的控制电压u；(8)通过伺服阀放大板将步骤7得到的控制电压u转化为伺服阀的控制电流；(9)通过控制电流控制伺服阀的阀芯位移来控制液压缸两端的压力，推动液压缸运动，实现单关节助力外骨骼的跟随运动。进一步地，所述步骤4具体步骤为：建立单关节助力外骨骼的物理模型，其中该物理模型包括：人机接口模型：液压缸负载运动模型：液压缸两腔压力模型：伺服阀的流量模型：其中，Thm是人机作用力，K是人机接口的刚度，qh和q分别是人的位移和外骨骼的位移，是外骨骼的位移的一阶导数，为外骨骼的位移的二阶导数；是在人机接口上的集中模型不确定性和干扰，J是单关节助力外骨骼的转动惯量，h是液压缸输出力的力臂，P1和P2分别是液压缸两腔的压力，A1和A2是两腔的面积，m是负载质量，g是重力加速度，lc是关节到力传感的距离，B是阻尼粘滞摩擦系数，A是库仑摩擦系数，是用来拟合符号函数的光滑函数，是单关节助力外骨骼上的集中模型不确定性和干扰，V1和V2分别是液压缸两腔的体积，βe是油液的体积弹性模量，Q1和Q2分别是进油流量和出油流量，分别是在进口和出口油路上的集中模型不确定性和干扰，xv是阀芯位移，kq1,kq2分别是进出口的流量增益系数，Ps是泵的供油压力，Pr是出油口上的压力，u是伺服阀的控制电压；由于人机接口模型是一个静态的方程，所以Thm、qh和q之间的关系是静态的，为了可以动态控制人机作用力Thm，用人机作用力的积分来代替Thm；将物理模型转化为状态方程的步骤如下：令状态变量其中，设集中模型不确定性为：将集中模型不确定性分为常数和时变函数两部分，即其中，Δin为常数，Δi为时变函数；设其中，则单关节助力外骨骼的物理模型的状态方程为：其中：进一步地，所述步骤5中降阶处理的步骤如下：将步骤4中得到的式(7)和式(8)合并，得到液压缸两腔压力模型的二阶方程：其中，将分为低频分量θe和高频时变分量Δe，即此二阶系统的固有频率是：根据实际运行情况，此二阶系统的固有频率wn在5到10赫兹之间，而单关节外骨骼系统的闭环频宽在1到2赫兹之间，故液压缸两腔压力模型的动力学可以忽略，从而液压缸两腔压力模型的二阶方程变为如下形式：联立式(5)、式(6)和式(9)式，得到单关节助力外骨骼的降阶模型的状态方程为：其中，进一步地，所述步骤6中上层ARC控制器的控制方法如下：根据步骤5得到的式(10)，设计上层ARC控制器；设z1＝x1-x1d，其中x1d为期望的人机作用力的积分，取值为0；设α1为外骨骼的参考位移，该外骨骼的参考位移α1的作用是使人机作用力的跟踪误差z1快速趋向于零，α1的确定方法如下：设对跟踪误差z1进行微分，得到：令α1＝α1a+α1s1+α1s2，其中，K1s1＝g1||Γ1φ1||2+K1，K1,g1均是任意非负数；是对参数θ1，θ2的估计值，根据实际物理模型，得到这两个估计值的范围为：其中为对参数θ1的估计值的最小值，为对参数θ1的估计值的最大值，为对参数θ2的估计值的最小值，为对参数θ2的估计值的最大值；而这两个估计值的值在上层ARC控制器中由自适应率得到，其中，τ1＝w1φ1z1，w1是权重系数，其值为任意非负数；γ1和γ2是任意非负数；自适应率的映射函数为设根据ARC控制算法，α1s2必须满足以下两个条件，即：其中，ε1是阈值，其值为任意非负数。进一步地，所述步骤7中设计下层ARC位置跟踪控制器的步骤如下：根据步骤5得到的(11)，设跟踪误差z2＝x2-x2d，其中x2d＝α1；对跟踪误差z2进行微分得到：其中，QL为虚拟控制输入；根据ARC控制算法，令虚拟控制输入QL＝αL，αL＝αLa+αLs1+αLs2，其中，k2,g2均为任意非负数；是对参数θe的估计值，根据实际物理模型，可以得到这个估计值的范围为：其中为对参数θe的估计值的最小值，为对参数θe的估计值的最大值；而这个估计值的值在下层ARC控制器中由自适应率得到，其中，w2是权重系数，其值为任意非负数；γ3的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法，所述单关节助力外骨骼包括液压缸(1)、关节旋转编码器(2)、力传感器(3)、第一杆件(4)、第二杆件(5)、绷带(6)、电液伺服阀、伺服放大板、实时控制器等；所述第一杆件(4)和第二杆件(5)通过铰链连接，在铰接处设置关节旋转编码器(2)；液压缸(1)的一端与第一杆件(4)铰接，另一端与第二杆件(5)铰接；力传感器(3)设置在第二杆件(5)上，绑带(6)与力传感器(3)相连；液压缸(1)与电液伺服阀相连，电液伺服阀与伺服放大板相连，伺服放大板、关节旋转编码器(2)和力传感器(3)均与实时控制相连；其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)初始化实时控制器的采样周期T，取T的值在10到20毫秒之间；(2)将单关节助力外骨骼的第一杆件(4)和第二杆件(5)旋转至平行位置，此时，初始化单关节助力外骨骼上的关节旋转编码器(2)，将关节旋转编码器(2)的数值调零；(3)初始化位于第二杆件(5)上的力传感器(3)，将力传感器(3)的数值调零；(4)建立单关节助力外骨骼的物理模型，并将其转化为状态方程；所述物理模型包括：人机接口模型、液压缸负载运动模型、液压缸两腔压力模型和伺服阀的流量模型；(5)对单关节助力外骨骼的物理模型的状态方程进行降阶处理；(6)通过绑带(6)将人与外骨骼单关节上的力传感器(3)相连，测定力传感器上的作用力Thm，通过上层ARC控制器，得到外骨骼的参考位移α1；(7)通过关节旋转编码器(2)获得外骨骼的实际角度值，根据步骤6得到的外骨骼的参考位移α1，将外骨骼的实际角度值和外骨骼的参考位移α1作为下层ARC位置跟踪控制器的输入量，设计下层ARC位置跟踪控制器，下层ARC位置跟踪控制器的输出为单关节助力外骨骼的控制电压u；(8)通过伺服阀放大板将步骤7得到的控制电压u转化为伺服阀的控制电流；(9)通过控制电流控制伺服阀的阀芯位移来控制液压缸两端的压力，推动液压缸运动，实现单关节助力外骨骼的跟随运动。...

【技术特征摘要】
1.一种降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法，所述单关节助力外骨骼包括液压缸(1)、关节旋转编码器(2)、力传感器(3)、第一杆件(4)、第二杆件(5)、绷带(6)、电液伺服阀、伺服放大板、实时控制器；所述第一杆件(4)和第二杆件(5)通过铰链连接，在铰接处设置关节旋转编码器(2)；液压缸(1)的一端与第一杆件(4)铰接，另一端与第二杆件(5)铰接；力传感器(3)设置在第二杆件(5)上，绑带(6)与力传感器(3)相连；液压缸(1)与电液伺服阀相连，电液伺服阀与伺服放大板相连，伺服放大板、关节旋转编码器(2)和力传感器(3)均与实时控制器相连；其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)初始化实时控制器的采样周期T，取T的值在10到20毫秒之间；(2)将单关节助力外骨骼的第一杆件(4)和第二杆件(5)旋转至平行位置，此时，初始化单关节助力外骨骼上的关节旋转编码器(2)，将关节旋转编码器(2)的数值调零；(3)初始化位于第二杆件(5)上的力传感器(3)，将力传感器(3)的数值调零；(4)建立单关节助力外骨骼的物理模型，并将其转化为状态方程；所述物理模型包括：人机接口模型、液压缸负载运动模型、液压缸两腔压力模型和电液伺服阀的流量模型；(5)对单关节助力外骨骼的物理模型的状态方程进行降阶处理；(6)通过绑带(6)将人与外骨骼单关节上的力传感器(3)相连，测定力传感器上的作用力Thm，通过上层ARC控制器，得到外骨骼的参考位移α1；(7)通过关节旋转编码器(2)获得外骨骼的实际角度值，根据步骤6得到的外骨骼的参考位移α1，将外骨骼的实际角度值和外骨骼的参考位移α1作为下层ARC位置跟踪控制器的输入量，设计下层ARC位置跟踪控制器，下层ARC位置跟踪控制器的输出为单关节助力外骨骼的控制电压u；(8)通过电液伺服阀放大板将步骤7得到的控制电压u转化为电液伺服阀的控制电流；(9)通过控制电流控制电液伺服阀的阀芯位移来控制液压缸两端的压力，推动液压缸运动，实现单关节助力外骨骼的跟随运动。2.根据权利要求1所述的一种降阶的单关节助力外骨骼自适应鲁棒级联力控制的方法，其特征在于，所述步骤4具体步骤为：建立单关节助力外骨骼的物理模型，其中该物理模型包括：人机接口模型：液压缸负载运动模型：液压缸两腔压力模型：电液伺服阀的流量模型：其中，Thm是人机作用力，K是人机接口的刚度，qh和q分别是人的位移和外骨骼的位移，是外骨骼的位移的一阶导数，为外骨骼的位移的二阶导数；是在人机接口上的集中模型不确定性和干扰，J是单关节助力外骨骼的转动惯量，h是液压缸输出力的力臂，P1和P2分别是液压缸两腔的压力，A1和A2是两腔的面积，m是负载质量，g是重力加速度，lc是关节到力传感的距离，B是阻尼粘滞摩擦系数，A是库仑摩擦系数，是用来拟合符号函数的光滑函数，是单关节助力外骨骼上的集中模型不确定性和干扰，V1和V2分别是液压缸两腔的体积，βe是油液的体积弹性模量，Q1和Q2分别是进油流量和出油流量，分别是在进口和出口油路上的集中模型不确定性和干扰，xv是阀芯位移，kq1,kq2分别是进出口的流量增益系数，Ps是泵的供油压力，Pr是出油口上的压力，u是电液伺服阀的控制电压；由于人机接口模型是一个静态的方程，所以Thm、qh和q之间的关系是静态的，为了可以动态控制人机作...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚斌，陈珊，朱世强，宋扬，严水峰，朱笑丛，裴翔，张学群，潘忠强，贺静，
申请(专利权)人：浙江大学，上海申磬产业有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33