气动人工肌肉关节的迭代反馈整定控制及优化

气动人工肌肉关节(PMA)具有低成本、柔顺性和与生物肌肉类似的力学特性等优点,在医疗设备、仿生机器人等领域得到广泛应用.本文针对气动人工肌肉充气变形过程中存在的强非线性、时变性和控制参数难以确定的问题,提出了一种基于迭代反馈整定(IFT)算法的数据驱动优化控制策略,直接基于系统的输入输出数据,定义跟踪性能准则函数并采用Gauss-Newton估计算法实现对PID控制器参数的迭代整定,并通过引入辅助因子获取性能准则函数加权因子的最优值进一步加快了IFT算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法相对于Ziegler-Nichols等传统PID参数整定方法可以有效提高控制系统的跟踪性能和鲁棒性.