基于自适应切换迭代学习的绳驱踝外骨骼力控制器设计

人-外骨骼构成强耦合系统,步态的偶然变异对控制器产生较大干扰,导致系统震荡。针对这一问题,提出了一种自适应切换的迭代学习控制策略。在峰值误差较大时,采用峰值迭代学习控制,仅对力控信号峰值点进行迭代更新;当峰值误差较小时,切换为传统的PD型迭代学习控制,对力控信号所有点进行迭代更新。为进一步改善控制效果,设计了前馈控制器来补偿鲍登绳传动的非线性摩擦。仿真和外骨骼实验结果表明,与传统PD型迭代学习算法相比,自适应切换的迭代学习控制策略保证了助力曲线的平稳升降,同时该策略具有更快的收敛速度以及受干扰后更快的恢复速度,实现了行走过程中辅助力的准确跟踪控制。