【技术实现步骤摘要】
M4＝m2r
22222
C4＝0
[0010]其中，q1和q2分别表示关节1和关节2的角度，和分别表示关节1和关节2的角速度，m1和m2分别表示连杆1和连杆2的质量，r1和r2分别表示连杆1和连杆2的长度，表示重力加速度。
[0011]性质1：是对称正定矩阵且有界，满足以下方程m1||ξ||2≤ξ
T
M(q)ξ≤m2||ξ||2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0012]性质2：是斜对称矩阵，即满足
[0013]性质3：未知扰动满足：d≤d
m
，其中d
m
是已知的正数。
[0014]性质4：期望轨迹集q
d
(t)足够平滑。一阶导数和二阶导数存在且有界，和G(q)存在且有界。
[0015]步骤二：设计改进神经滑模控制律，实现对滑模控制中的不确定项逼近，有效降低不确定项对系统的不利影响；
[0016]肩肘关节康复机器人系统的动力学方程采用上式(1)，控制目的是为了使关节角在最大程度上保持最小的偏差，因此，对所述的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种肩肘关节康复机器人轨迹跟踪的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在肩肘部生理结构的基础上，构建它的模型，分析其动力学特性；步骤二：设计改进神经滑模控制律，实现对滑模控制中的不确定项逼近，有效降低不确定项对系统的不利影响；步骤三：基于李雅普诺夫理论证明设计的控制律能使系统稳定性；步骤四：根据现有肩肘关节训练机器人模型进行案例仿真，分别对改进的与未改进的控制律进行仿真比较。2.根据权利要求1所述的在肩肘部生理结构的基础上，构建它的模型，分析其动力学特性，其特征在于，所述的步骤一为：根据拉格朗日方程，考虑到康复训练中摩擦、扰动对肩肘关节康复机器人的影响，建立肩肘关节康复机器人系统的动力学方程其中，分别表示关节的位置、速度和加速度；M(q)∈R
n
×
n
是机器人的惯性矩阵；表示离心力和科里奥利力的非线性耦合矩阵，G(q)∈R
n
×1表示重力项；表示肩肘关节康复机器人上的摩擦力矩；d∈R
n
×1表示扰动；τ∈R
n
×1表示控制扭矩。根据所设计的肩肘关节康复机器人机构，式中的参数分别为M1＝(m1+m2)r
12
+m2r
22
+2m2r1r2cosq2M2＝m2r
22
+m2r1r2cosq2M3＝m2r
22
+m2r1r2cosq2M4＝m2r
22222
C4＝0其中，q1和q2分别表示关节1和关节2的角度，和分别表示关节1和关节2的角速度，m1和m2分别表示连杆1和连杆2的质量，r1和r2分别表示连杆1和连杆2的长度，表示重力加速度。性质1：是对称正定矩阵且有界，满足以下方程m1||ξ||2≤ξ
T
M(q)ξ≤m2||ξ||2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
性质2：是斜对称矩阵，即满足性质3：未知扰动满足：d≤d
m
d≤d
m
，其中d
m
是已知的正数。性质4：期望轨迹q
d
(t)集q
d
(t)足够平滑。一阶导数和二阶导数存在且有界，和G(q)G(q)存在且有界。3.根据权利要求1所述的设计改进神经滑模控制律，实现对滑模控制中的不确定项逼近，有效降低不确定项对系统的不利影响，其特征在于，所述的步骤二为：肩肘关节康复机器人系统的动力学方程采用上式，控制目的是为了使关节角在最大程度上保持最小的偏差，因此，对所述的跟踪误差进行了定义：e＝q
d
‑
q
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)设滑模面为：其中：Λ＝diag(α1,α2),α
i
＞0(i＝1,2)为正对角矩阵，e＝[e
1 e2]
T
。对上求导得为保证系统状态能在有限时间内到达滑模面，采用指数趋近律来构建滑模控制律，指数趋近律为：其中：ε＞0，k＞0；是指数趋近项；是等速趋近项。当s值比较大时，指数趋近项其主要作用，使系统的状态能够快速到达滑模面；当s值较小时，等速趋近项能够保证系统状态有限时间内到达滑模面。由上面两式联立可得传统滑模控制律为：上式也可以写成下式：由滑模面表达式可得：其中不确定项f为：
在实际应用中，由于模型的不确定项f是不可知的，因此，传统滑模控制律是理想式。本文采用基于RBF神经网络方法来拟合不确定项的滑模控制f。设计的滑模控制律为：其中：K
v
为滑模控制器的控制参数，为RBF神经网络对其不确定项的近似值。将控制律式(12)带入式(10)中，得:其中：选取Lyapunov函数定义如下：对(14)式求导得：依据李雅普诺夫...
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