[发明专利]基于自适应迭代学习的外骨骼单腿协同控制方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应迭代学习的外骨骼单腿协同控制方法，属于下肢外骨骼控制系统设计领域。本方法的操作步骤为：1）在迭代学习控制的基础上引入自适应项和鲁棒项，设计下肢外骨骼自适应迭代学习控制器。2）在Simulink中建立下肢外骨骼自适应迭代学习控制仿真模型。3）设置下肢外骨骼的控制系统参数和本体物理参数。4）通过仿真实验，分析了自适应迭代学习控制方法下，下肢外骨骼角度及角速度跟踪误差，以及误差收敛情况。本发明方法具有创新性和仿真依据，可解决现有下肢外骨骼人机协同运动控制中误差较大及鲁棒性不足等缺陷，对下肢外骨骼控制系统的设计具有重大的指导意义。

技术领域

本发明涉及一种基于自适应迭代学习的外骨骼单腿协同控制方法，应用于下肢外骨骼人 机协同运动控制领域。

背景技术

下肢外骨骼是一种可穿戴的人机一体化机械装置，可重建和增强穿戴者的下肢运动能力， 在助老助残、医疗康复和军事救灾等领域具有广泛的应用前景。为了实现下肢外骨骼的助力 功能，要求下肢外骨骼严格跟随穿戴者下肢进行同步运动。当两者之间存在跟踪误差时，会 导致下肢外骨骼干扰穿戴者运动，甚至危及穿戴者的安全。

迭代学习控制算法能够有效利用控制过程中系统产生的各种信号，不依赖于系统的精确 数学模型，且非常适合处理重复性的控制任务。下肢外骨骼系统是一个人机耦合系统，具有 很强的非线性，难以建立精确的数学模型，且由于步态的周期性，人机协同运动是有限时间 区间上的重复任务，因此迭代学习控制非常适用于解决下肢外骨骼的人机协同运动问题。然 而，目前大多数的迭代学习控制具有一定的局限性，如期望轨迹已知、迭代初始值要求一致 等，使得理论上设计的迭代学习控制器在实际工程应用中存在很大的缺陷。将自适应控制技 术应用到迭代学习控制中，不仅可以对系统的先验知识进行学习，还能够以自适应控制处理 系统的非线性不确定性，实现对自适应控制过程动态响应的优化完善，提高系统的稳定性和 鲁棒性。

发明内容

本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种基于自适应迭代学习的外骨骼单 腿协同控制方法，实现下肢外骨骼单腿协同控制，将跟踪误差控制在较低水平。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于自适应迭代学习的外骨骼单腿协同控制方法，其特征在于操作步骤如下：

a.自适应迭代学习控制器设计：

被控系统第k次运行时有：

式(1)中x∈Rⁿ，θ∈R^m，分别为系统的状态、输出和输入变量。输入变量甲(14) 为输入变量乙(15)为输入变量丙(16)为

定义位置误差甲(17)即e_k(t)，为目标轨迹(21)即θ_d(t)与第k迭代的角度(18)即θ_k(t) 的差值。同理根据第k+1次迭代的角度(20)可得第k+1次迭代的位置误差乙(19)即e_k+1(t)。

e_k(t)＝θ_d(t)-θ_k(t) (2)

经典的PID型闭环迭代学习控制律可以表示为：

式中Г，Φ，Ψ为学习增益矩阵。

在以上迭代学习控制律中引入自适应项，得到自适应迭代学习算法(26)。

设置第k次迭代的控制律和自适应参数学习律为：