【摘 要】
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面向上肢康复与辅助运动,研制了一款基于气动人工肌肉(PAM)柔顺驱动的肘关节辅助机器人.气动人工肌肉的迟滞非线性极大降低了系统的运动精度.常见的基于离线辨识的迟滞补偿方法不能很好地适应系统状态的变化.本文提出了一种将直接逆模型法与改进的自适应投影(MAP)算法相结合的自适应迟滞补偿策略:基于直接逆模型法,使用Prandtl-Ishlinskii模型创建系统的逆迟滞模型,并以该模型为迟滞补偿器;使用MAP算法实现逆迟滞模型参数的在线辨识.这种方法无须离线建模与求逆,且无须针对不同的轨迹调节控制器参数.实验结
【机 构】
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南开大学人工智能学院,南开大学天津市智能机器人技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1307601),国家自然科学基金(61873133,61873135,U1913208)。
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面向上肢康复与辅助运动,研制了一款基于气动人工肌肉(PAM)柔顺驱动的肘关节辅助机器人.气动人工肌肉的迟滞非线性极大降低了系统的运动精度.常见的基于离线辨识的迟滞补偿方法不能很好地适应系统状态的变化.本文提出了一种将直接逆模型法与改进的自适应投影(MAP)算法相结合的自适应迟滞补偿策略:基于直接逆模型法,使用Prandtl-Ishlinskii模型创建系统的逆迟滞模型,并以该模型为迟滞补偿器;使用MAP算法实现逆迟滞模型参数的在线辨识.这种方法无须离线建模与求逆,且无须针对不同的轨迹调节控制器参数.实验结
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