基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法，属于外骨骼机器人系统领域。针对外骨骼机器人中的非参数不确定性的问题，本发明专利技术提供了一类非参数不确定性下三角系统的广义动态预测控制方法，首先，通过牛顿运动定律得出外骨骼机器人中的串级弹性作动器的标称模型；然后，对模型进行输出预测，设计一个双层更新律以确定系统在非参数不确定性下的一个合适的预测周期；最后，将性能指标进行滚动时域优化，最后得到控制律。该方法解决了模型预测控制(MPC)方法的标称模型预测状态/输出存在不确定性时，精度会发生变化，最终导致闭环控制性能恶化的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法
本专利技术涉及外骨骼机器人系统领域，更具体地说，涉及一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法。
技术介绍
外骨骼机器人是一种穿戴在操作者身体外部，融入先进控制、信息耦合、移动计算、通信等技术的人机电设备，可为穿戴者提供额外的动力或能力，增强人体机能，其在操作者的控制下可完成特定的功能和任务，实现人体力量的增强和感觉器官的延伸。外骨骼机器人技术最早应用在工业领域，用于为操作者提供支撑和辅助，随着控制技术的发展和人机耦合技术的进步，其逐步应用于消防救援和核探测领域。近年来，外骨骼机器人技术也在陆军得到了初步应用，用于单兵负载携行。中国专利申请，申请号CN201710681749.0，公开日2017年11月28日，公开了一种基于径向基神经网络的上肢外骨骼康复机器人控制方法，建立人体上肢肌肉骨骼模型；采集上肢肌肉肌电信号及上肢运动数据，将运动数据导入上肢肌肉骨骼模型中，获得上肢关节力矩，构建径向基神经网络，给出神经网络模型；识别患者运动意图，融合分析关节角速度，将结果用于识别训练对象关节伸屈状态，确定肢本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，通过牛顿运动定律得出外骨骼机器人串级弹性作动器的标称模型；/n步骤2，对步骤1所述的标称模型进行输出预测，设计双层更新律，用于确定系统在非参数不确定性时的预测周期；/n步骤3，基于步骤2所述的双层更新率，将性能指标进行滚动时域优化后得到控制律。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过牛顿运动定律得出外骨骼机器人串级弹性作动器的标称模型；
步骤2，对步骤1所述的标称模型进行输出预测，设计双层更新律，用于确定系统在非参数不确定性时的预测周期；
步骤3，基于步骤2所述的双层更新率，将性能指标进行滚动时域优化后得到控制律。


2.根据权利要求1所述的一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法，其特征在于，所述步骤1中，外骨骼机器人中的串级弹性作动器的标称模型可以写为：



式中，qm和ql分别是电机夹角和连杆夹角；Fm是电机转矩；mm和ml分别为电机惯量和连杆惯量；k为扭簧刚度；bm和bl分别为电机粘性摩擦系数和连杆粘性摩擦系数。


3.根据权利要求1所述的一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法，其特征在于，所述步骤2中，对模型进行输出预测的方法如下：
让和
其中，x为系统状态，u为控制输入，是连杆夹角的参考信号；
然后利用该系统，输出在预测期内(0≤τ≤T)可以通过下列泰勒展开来预测：



其中，


4.根据权利要求1所述的一种基于外骨骼机器人的广义动态预测控制方法，其特征在于，所述步骤2中，设计双层更新律的方法如下：
步骤201，让其中ρ1是辅助设计参数；
在重新缩放...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙振兴，徐品进，张兴华，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32