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近日，一組研究人員提出了一項創(chuàng)新的自適應模糊滑模控制器的方法，通過模糊邏輯來估計PAM系統(tǒng)的控制參數(shù)，從而顯著提高了其運動精度和適應性。
PAM通常由橡膠制成，表面覆蓋編織紗線，可以模仿人體肌肉的特性，當充氣時，PAM會變硬并收縮；當放氣時，會變軟并伸展。然而，PAM是非線性系統(tǒng)，存在延遲，因此需要有效的控制系統(tǒng)來調節(jié)其性能。
傳統(tǒng)控制方法在處理PAM系統(tǒng)的非線性和滯后現(xiàn)象方面存在一定局限性，因此需要新的解決方案。該研究團隊由日本芝浦理工學院工程學院副教授Ngoc-Tam BUI和河內大學的Quy-Thinh Dao博士領導，他們提出了AFSMC方法，該方法利用Takagi-Sugeno模糊算法來估計擾動并自動更新輸出值，從而實現(xiàn)更好的運動跟蹤和適應性。
在研究中，團隊首先設計了帶有控制信號的滑?？刂破?，其中引入特殊變量以估計擾動并提升控制性能，隨后通過自適應法則，創(chuàng)造了自適應模糊算法，用于自動更新分量規(guī)則參數(shù)向量，以計算擾動變量。
通過對所開發(fā)的AFSMC算法的Lyapunov穩(wěn)定性條件進行分析，研究人員驗證了其穩(wěn)定性。此外，一系列實驗表明，與傳統(tǒng)滑模控制方法相比，AFSMC方法在運動跟蹤精度方面表現(xiàn)更佳。在負載頻率為0.5赫茲時，AFSMC方法的均方根誤差值僅為2.68°，而傳統(tǒng)滑?？刂破鲃t為4.21°。此外，AFSMC方法還表現(xiàn)出卓越的適應性，能夠有效應對突然的外部干擾。
研究人員認為，這一創(chuàng)新方法有望應用于機器人康復設備、輔助裝置和個性化治療，為康復需求的患者帶來精準治療效果。此外，該方法還有助于先進假肢的設計和開發(fā)，增強其功能和康復效果。
雖然這項研究為PAM系統(tǒng)的運動軌跡控制奠定了基礎，但研究團隊希望這一成果能夠激發(fā)康復技術領域進一步的探索和發(fā)展。據Ngoc-Tam BUI副教授表示，根據研究結果，未來5到10年內可能會出現(xiàn)基于PAM的商業(yè)康復系統(tǒng)，為脊髓損傷、中風等康復需求的患者帶來顯著好處。這一研究的長期影響有望推動康復技術的不斷創(chuàng)新和進步。
浙公網安備 33010602000006號
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