【摘 要】
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针对因脑卒中等中枢神经系统疾病而导致运动障碍的患者,在康复训练初期,应用下肢康复机器人提供被动康复训练过程中的控制问题,提出了一种基于健康人体步态数据的下肢外骨骼机器人的鲁棒自适应PD控制.在误差扰动有界的情况下,设计鲁棒自适应PD控制策略,不仅能够使下肢外骨骼机器人快速跟踪通过动作捕捉系统获得的人体步态轨迹,并且能够避免初始输出力矩过大.通过MATLAB仿真验证了在保证全局稳定的情况下,所提方法具有良好的跟踪性能和抗干扰能力.最后,通过角度相似度函数客观评价在所提控制方法下人体运动的舒适性.
【机 构】
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中原工学院电子信息学院,河南郑州450007;中原工学院彼得堡航空学院,河南郑州450007
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针对因脑卒中等中枢神经系统疾病而导致运动障碍的患者,在康复训练初期,应用下肢康复机器人提供被动康复训练过程中的控制问题,提出了一种基于健康人体步态数据的下肢外骨骼机器人的鲁棒自适应PD控制.在误差扰动有界的情况下,设计鲁棒自适应PD控制策略,不仅能够使下肢外骨骼机器人快速跟踪通过动作捕捉系统获得的人体步态轨迹,并且能够避免初始输出力矩过大.通过MATLAB仿真验证了在保证全局稳定的情况下,所提方法具有良好的跟踪性能和抗干扰能力.最后,通过角度相似度函数客观评价在所提控制方法下人体运动的舒适性.
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针对一类n阶参数严格反馈型非匹配不确定非线性系统,提出一种自适应反演快速积分终端滑模控制方法.控制的前n-1步采用标准自适应反演控制策略并给出自适应律,第n步构造出一种积分非奇异终端滑模面.为降低控制量抖振,将滑模终端吸引子思想引入滑模面的设计中,进而求出系统总控制律,从而消除非匹配不确定性影响并提升系统的动态性和鲁棒性.通过Lyapunov理论证明系统状态在有限时间内收敛.最后,对比仿真实验验证了所提控制方法的有效性.
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针对网络流量数据具有空间和时间的双重特征,提出了一种基于深度学习的入侵检测模型.首先,通过二分支卷积神经网络提取网络流量数据的空间特征,利用其分支结构的特点使得不同的卷积层对同一个数据样本进行粗化提取和细化提取,既保留了数据的总体特征,又从低级特征中迭代提取出更复杂的特征;然后,利用门控循环单元网络顺序敏感性的优势,挖掘网络流量数据的时序特征;最后,使用KDDCUP99数据集对入侵检测模型进行训练、验证和测试.实验结果表明,与传统的基于机器学习的模型相比,该模型具有更高的检测准确率.
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