智能仿生人工腿CIP-ILeg性能仿真评估研究

该文对智能仿生人工腿(IBAL)--C IP-I Leg的结构进行了简单介绍,并提出了一全新的IBAL设计、仿真评估体系。依照该体系,建立了新型二级差动气缸的动力学模型,并利用三维造型技术和虚拟样机技术建立了C IP-I Leg与人体大腿残肢的虚拟样机模型。在分析正常人的步态数据基础上,对模型髋关节施加了预定轨迹并对大腿残肢进行运动规划。通过将针阀的最大垂直位移平分10档进行一组设计研究,初步完成了该虚拟样机模型在摆动相的运动学、动力学仿真分析。仿真结果表明,C IP-I Leg在摆动相期间具有良好的运动学及动力学性能;该虚拟样机模型能初步实现C IP-I Leg的仿真性能评估。

模糊滑模控制在智能人工腿步速控制中的应用

针对CIP-I智能人工腿步速控制系统存在着反向间隙、死区、摩擦、饱和等非线性因素,提出一种模糊滑模控制(FSMC)。该控制器是基于滑动曲面和模糊带的半宽度之间的关系,调整由模糊逻辑推理得到的控制量Uk,从而实现对执行电机的控制。它不仅具有滑模控制和模糊控制的优点,而且弥补了滑模控制的不足。仿真实验证实FSMC控制稳定,响应速度快,能有效地控制CIP-I智能人工腿,具有良好的动态性能。

最优PID控制器在智能人工腿中的应用

以蚁群算法为基础,提出了一种新的非线性PID控制器及其参数优化设计方法;该控制器是基于PID控制器各增益参数与误差信号之间呈现非线性关系,根据一般控制系统的阶跃响应曲线,在不同响应时间阶段PID三个增益调节参数的理想变化情况,提出根据控制信号与误差、误差变化率之间的调节规律,拟合一组增益参数的非线性函数,并利用蚁群算法搜索出一组最优的非线性PID参数,构造最优非线性PID控制器,称为AS-NLPID控制器;该控制器已被用于CIP-I智能人工腿;仿真实验证实AS-NLPID控制器能有效地控制CIP-I智能人工腿,并具有良好的动态和稳态性能。

基于蚁群算法的智能人工腿最优PID控制器设计

以蚁群系统和蚁群算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法。该控制器以系统单位阶跃响应的超调量σ、上升时间tr以及调整时间ts为性能指标,针对给定的控制对象,利用所建立的蚁群算法搜索出一组最优PID参数K i及T d,作为实时控制中PID控制器的参数。该控制器被用于控制智能p,T 仿生人工腿中的执行电机。计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能,可用于控制多种不同的对象和过程。

具有不完全微分的最优模糊PID控制器及其在智能人工腿中应用的仿真研究(英文)

提出了一种新的最优模糊PID控制器 ,它由两部分组成 ,即在线模糊推理机构和带有不完全微分的常规PID控制器 .在模糊推理机构中 ,引入了三个可调节因子xp,xi 和xd,其作用是进一步修改和优化模糊推理的结果 ,以使控制器对一个给定对象具有最优的控制效果 .可调节因子的最优值采用ITAE准则及Nelder和Mead提出的柔性多面体最优搜索算法加以确定 .这种PID控制器被用来控制由作者设计的智能人工腿中的一个直流电机 .仿真结果表明该控制器的设计是非常有效的 ,它可被用于控制各种不同的对象和过程 .

基于DSP和模糊PD控制的智能人工腿位置伺服控制系统

智能人工腿最显著的特点是能模仿人体健康腿的运动方式且步行速度可自然、随意地跟随截肢者步行速度的变化而变化 .对其进行研究对改善残疾人的生存条件和促进医疗事业的发展具有重要的现实意义 .以前研制的智能人工腿 ,其汽缸内针阀开度的控制都是采用步进电机所构成的开环系统 ,位置精度不高 ,为此 ,作者针对智能人工腿的控制原理和TMS3 2 0F2 4 0数字信号处理器的主要特点 ,设计了 1种基于TMS3 2 0F2 4 0的直流电机模糊位置伺服控制系统的结构 ,并对该位置伺服系统进行了计算机仿真 .实验结果表明 ,所设计的伺服控制系统具有智能性、鲁棒性、快速性和准确性 。

智能人工腿步速测量数字电路的设计与分析

智能人工腿是一个精密的机电一体化装置 ,其关键部件之一是步速测量电路 .作者提出一种新的步速测量方法 ,即测量人工腿在摆动相的持续时间 ,用该时间的长短来间接反映步速的快慢 .设计电路时 ,采用自顶向下 (Top Down)的设计方法 ,其核心内容是将测量系统按不同功能分割成几个模块 ,然后分别设计每一个模块电路 .最后 ,用1片ispLSI 10 16高密度可编程芯片并采用ISP(InSystemProgram)编程方法设计出步速测量电路 .ISP编程方法的优点是可以现场修改 ,调整测量系统电路 ,并且不需要仿真器装置 .实验结果表明 :设计的这种步速测量电路结构合理 。

红外通信在智能人工腿系统中的实现

CIP-I Leg是国内首个智能仿生人工腿原型机;首先讨论了MSP430型单片机和CIP-I Leg的基本结构,然后介绍了该人工腿步速测量系统的设计方案,包括步速调整原理、控制系统结构、针阀开度值的设置方法,最后重点详细地叙述了CIP-I智能仿生人工腿中手持控制系统的软硬件设计,并结合其设计实例,实现了一种用MSP430F149flash型单片机和红外遥控技术实现的近距离无线通信系统,给出了相关电路原理图和程序流程图;实验结果表明,所设计的手持控制系统运行可靠,功耗较小,能够很好地实现预期的功能。

具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础 ,提出了一种新的具有不完全微分的最优 PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线两部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间以及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的 PID参数 Kp*、Ti*和 Td*,作为在线部分调整的初始值 .在在线部分 ,一个专用的 PID参数优化程序以离线部分获得 Kp*、Ti*和 Td*为基础 ,根据系统当前的误差 e和误差变化率 e,通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的 PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执行电机 .计算机仿真结果表明 。

人工智能腿模糊控制器的分析及硬件设计

概述了人工智能腿的原理和TMS32 0F2 40数字信号处理器 (DSP)的主要特点及应用。设计了一种采用TMS32 0F2 40位置伺服系统的结构和模糊PID的控制策略 ,给出了位置伺服系统的程序流程图 ,对该位置伺服系统进行了仿真 ,给出了实验结果和结论。

基于TMS320F240的人工智能腿位置伺服控制系统设计

概述人工智能腿的原理和TMS320F240数字信号处理器(DSP)的主要特点及应用.设计了一种基于TMS320F240控制的直流电机位置伺服系统的结构和基于模糊PID的控制策略,给出了位置伺服系统的程序流程图,对该位置伺服系统进行了仿真,给出了实验结果和结论.

智能人工腿步速控制系统硬件设计

以前研制的智能人工腿,在两个方面存在不足,一方面:控制器的CPU多采用MCS-51系列单片机,运行速度比较慢;另一方面:以前的步速测量模块硬件结构较复杂,体积也比较大。在本文中,针对上述两个方面的不足,提出了几点改进方案:采用TI公司的2000系列DSP TMS320LF2407A取代之前的CPU,该芯片是一种高速率、高集成的电机控制专用芯片;采用了高灵敏度的霍尔传感器来测量人工腿所处的状态,测量模块元件少、体积小、结构紧凑、可靠性好。

基于模糊PID控制的人工腿位置伺服系统设计与仿真

智能人工腿是机器人学和生物医学工程学领域一个备受关注的研究课题 ,以前研制的智能人工腿 ,其汽缸内针阀开度的控制都是采用步进电机所构成的开环系统 ,位置精度不高。在本文中 ,我们将设计一个具有位置和速度反馈的闭环控制系统并引入基于 Fuzzy推理的整顿 PID控制策略 ,以提高控制系统的智能性、鲁棒性、快速性和准确性。本文首先概述了智能人工腿的控制原理和 TMS32 0 F2 40数字信号处理器 (DSP)的主要特点 ,其次设计了一种基于 Fuzzy PID的直流电机位置伺服控制系统的结构 ,最后对该位置伺服系统进行了计算机仿真。结果表明 ,本文所提出的设计方法是正确、可行的 ,可以有效地用于智能人工腿的行走控制。

最优Fuzzy-GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线 2部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数K p ,T i 及T d ,作为在线部分调节的初始值 ;在在线部分 ,采用一个专用的PID参数优化程序 ,以离线部分获得的K p ,T i 及T d 为基础 ,根据系统当前的误差e和误差变化率 e ,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .计算机仿真结果表明 ,与传统的PID控制器相比 ,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能 。

基于遗传算法的参数在线自调整模糊控制器

提出了一种基于遗传算法优化的自调整模糊控制器的设计方法.该模糊控制器的运行参数自调整公式以系统响应的最大超调量、调整时间及稳态误差为性能指标,利用遗传算法搜索模糊控制器量化因子Ke,Kec及比例因子Ku公式中相应的最优基准值Keo,Keco及Kuo和微调参数K1,K2及K3,设计一个根据系统当前的动态误差e运行参数可在线自调整的模糊控制器,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.该控制器已用于控制由作者设计的智能人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与运行参数固定的模糊控制器相比,这种自调整模糊控制器具有良好的动态和稳态性能.

免疫最优PID控制器设计与应用

以基于欧氏距离和精英交叉的人工免疫算法(DKBAIA)为基础,提出了一种新的最优PID控制器的设计方法。这种方法的核心是以ITAE性能准则为目标函数,采用DKBAIA去调整和优化PID控制器参数,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器。所设计的这种控制器称为DKBAIA—PID控制器。将该控制器用于控制智能仿生人工腿的执行电机中,并进行计算机仿真实验,结果表明:这种基于免疫算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能。

世界最酷机器人大集合

近年来科学家制造出各种类型和功能的机器人,在实践中机器人也广泛应用于火星科学探测、工业生产以及家庭生活等领域。但是,现有的大多数步行机器人看起来更像是一种双腿僵硬的金属怪物,距离人们的理想还有很大差距。美国佛蒙特大学科学家约什·邦加尔德近日对现有的多款著名步行机器人进行了分析和研究,并开发出一种计算机模拟系统,系统显示机器人也可以像动物进化一样逐渐学会更好地步行。