下肢康复训练伺服系统建模与模糊自整定PID控制-2019年精选文档

技术应用Technique and application 32机器人技术与应用202050引言在传统康复训练疗法中，物理疗法是应用非常广泛的一种方法。

康复训练师或其他人手动帮助患者肢体进行康复训练，这种方法能一定程度上带动患者肌肉进行活动，从而有效防止患者肌肉长期缺少收缩运动带来的肌肉萎缩。

这种传统方法需要第三者帮助，会带来大量的人力资源消耗。

目前许多研究机构或厂商开始瞄准这个研究领域，需要设计一种结构简单、性能可靠、售价较低、能为许多社区康复机构和家庭所接受的康复训练装置，它能有效地帮助患者进行日常康复训练，并节约大量人力物力。

1课题背景目前在康复医疗领域，康复机器人已经成为机器人研究领域的新热点。

康复机器人开始逐渐进入人类的生活中，它为传统康复理论的发展带来机遇：这些传统疗法能对患者的肌肉萎缩及相关症状起到一定缓解作用，能对患者起到一定的康复作用，但是需要大量的康复训练师，目前国内康复训练师不足，急需康复机器人代替人工，满足患者的需求。

在国外，德国柏林自由大学(FREE UNIVERSITY BERLIN)开展了腿部康复机器人的研究，并研制了MGT 型康复机器人样机。

美国的RUTGERS 大学开展了脚部康复机器人的研究，并研制了RUTGER 踝部康复训练机器人样机。

瑞士苏黎士联邦工业大学(ETH)在腿部康复机构、走步状态分析方面也取得了一些成果，早在汉诺威2001年世界工业展览会上就展出了名为LOKOMAT 的康复机器人模型。

我国对康复机器人的研究起步比较晚，辅助型康复机器人的研究成果相对较多，康复训练机器人方面的研究成果则比较少。

清华大学在国内率先研制了卧式下肢康复训练机器人样机，在这项成果中他们采用了虚拟现实技术。

我国简易型康复训练器械的产品较多，如宝达华系列康复训练器械，它采用自行车式原理，与普通体育训练器材的工作原理相同。

其中有一种康复训练器械产品，它通过配重的方法对患者的各关节施加一定的运动力和运动阻力，对患者的肢体进行康复运动训练；还有一种手臂训练器械，它可以对患者手臂施加一定的运动阻尼。

床式下肢康复训练机器人模糊自适应阻抗控制LIU Bo;LI Yi;CAI Xiaowei;FAN Zefeng【摘要】为解决肢体运动障碍患者的康复训练问题,设计了一款床式下肢康复训练机器人,搭建了床式下肢康复训练机器人控制系统.为提高下肢康复训练后期患者主动参与度,提出了模糊自适应阻抗控制方法用于主动训练控制.机器人通过检测与患者之间的人机交互作用力,判断患者主动运动意图,并且基于阻抗控制建立力与位置的动态关系.通过接触力测评实验选择不同体位的下肢康复训练方式.通过实验验证了模糊自适应阻抗控制的可行性,可以有效提高使用者的主动参与度.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)006【总页数】5页(P154-157,166)【关键词】康复训练机器人;模糊自适应;阻抗控制【作者】LIU Bo;LI Yi;CAI Xiaowei;FAN Zefeng【作者单位】;;;【正文语种】中文【中图分类】TP242.30 引言随着人口老龄化日益严重，各种神经系统疾病发病率也日益增加。

脑卒中作为最常见的神经系统疾病，70%～80%的患者会留下残疾而需要接受康复治疗[1]，脑卒中康复是降低患者致残率的关键环节[2]，而且康复治疗时间越早，康复效果越显著[3] ，重要的是可以减少并发症[4]。

而肢体残疾是所有残疾中发生率最高的一种[5]，因此对各种疾病引起的肢体残疾患者采取及时的康复治疗就显得尤为重要。

多年来，国内外学者也在不断加强对康复训练方法和训练效果的研究，推动肢体残疾患者康复治疗的发展。

康复机器人作为现代机器人技术和康复医学相结合的新科技应用，可以结合不同的机器人控制方法，为下肢瘫痪患者提供有效的主、被动康复训练，其控制方法也在不断革新发展。

除早期最基本的PID控制外，阻抗控制、力位混合控制、自适应控制以及各种智能控制都取得了一定的研究成果。

Jin Hu[6]等在下肢康复机器人上使用了外环阻抗控制、内环位置/速度控制的控制方法，仿真验证其可行性并通过实验验证了不同的康复训练阶段阻抗参数的可调；Michael[7]等基于下肢康复训练机器人成功地运用了力/位混合控制，以动力学模型为基础，通过检测主动力可提供任意比例的期望助力以帮助患者完成正常的康复训练；Jezernik[8]等在阻抗控制基础上，将步态模式自适应算法加入四自由度下肢机器人控制中，仿真及实验验证了可行性。

下肢康复机器人模糊主从控制方法于凌涛;邵兆稳;倪龙海;汤泽旭;李晨正;马孝浩;张炳早【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2018(039)005【摘要】针对偏瘫患者的康复训练问题,本文研究了一种通过患者自身健康上肢来控制对侧受损下肢的康复训练方法.利用FAB系统测量了正常行走状态下人体上肢的肩、肘关节转角和下肢的髋、膝关节转角,对测量数据进行处理后获得人体上、下肢的步态运动轨迹.将步态测量获得的平均曲线作为基准曲线,对其进行包络分析获得参考曲线.在此基础上定义输入、输出变量的模糊集合和模糊逻辑,采用模糊化方法建立上肢运动与下肢运动之间的主从映射关系.选取上肢肩、肘关节转角的部分测量数据作为输入变量,基于Matlab进行仿真验证,通过解模糊化运算获得下肢髋、膝关节转角的输出值.将仿真验证获得的下肢髋、膝关节转角的输出值与下肢运动关节转角的原始测量值进行比对,输出信号能很好地反映下肢的运动趋势,初步验证了本文所建立的上、下肢运动之间模糊主从控制方法的可行性.【总页数】7页(P927-933)【作者】于凌涛;邵兆稳;倪龙海;汤泽旭;李晨正;马孝浩;张炳早【作者单位】哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP242【相关文献】1.下肢康复机器人按需辅助自适应控制方法 [J], 尹贵;张小栋;陈江城;马伟光;张强;杨昆才2.下肢康复机器人肌电感知与人机交互控制方法 [J], 张小栋;陈江城;尹贵3.下肢康复机器人末端的控制方法 [J], 沈显庆; 任琳琳4.下肢康复机器人末端的控制方法 [J], 沈显庆; 任琳琳5.下肢康复机器人及其交互控制方法分析 [J], 霍天枢;潘鸣宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

下肢外骨骼康复机器人控制系统设计与研究一、本文概述随着科技的不断进步，医疗康复领域迎来了前所未有的发展机遇。

下肢外骨骼康复机器人作为一种辅助人体行走、促进康复的重要设备，其设计与研究具有重要的实践意义和理论价值。

本文旨在探讨下肢外骨骼康复机器人的控制系统设计，包括硬件构成、软件编程以及运动控制策略等方面，以期为提高康复效果、促进患者康复进程做出贡献。

本文首先介绍了下肢外骨骼康复机器人的研究背景和发展现状，阐述了其在医疗康复领域的应用前景。

随后，详细分析了下肢外骨骼康复机器人控制系统的设计要求和技术难点，包括机械结构设计、传感器选型与配置、运动学建模与控制算法设计等方面。

在此基础上，本文提出了一种基于人机交互的下肢外骨骼康复机器人控制策略，以实现精准的运动轨迹控制和个性化康复治疗。

接下来，文章重点阐述了下肢外骨骼康复机器人控制系统的设计与实现过程。

介绍了控制系统的硬件构成，包括主控制器、驱动器、传感器等关键部件的选型与配置。

然后，详细描述了控制系统的软件编程，包括运动学建模、控制算法实现、人机交互界面开发等方面。

通过实验验证和临床应用测试，评估了所设计的控制系统的性能和效果。

本文的研究成果不仅为下肢外骨骼康复机器人的设计与研究提供了有益的参考，也为医疗康复领域的技术创新和发展提供了新的思路和方法。

未来，我们将继续深入研究下肢外骨骼康复机器人的控制策略和技术应用，以期为患者提供更加高效、个性化的康复治疗方案。

二、下肢外骨骼康复机器人基础理论下肢外骨骼康复机器人作为一种辅助人体下肢运动的医疗设备，其基础理论涉及多个学科领域，包括生物力学、机器人技术、控制理论以及人机交互等。

生物力学基础：生物力学是研究生物体在力学作用下的反应和适应的科学。

在下肢外骨骼康复机器人的设计中，必须充分理解人体下肢的生物力学特性，包括骨骼结构、肌肉力量分布、关节运动范围等。

这些特性为机器人设计提供了重要的参考依据，确保了机器人在辅助人体运动时能够符合生物力学规律，避免对人体造成不必要的损伤。

基于改进SSA优化PID的下肢康复机器人控制
张稚荷;周凯红;朱梦岩
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2024(47)13
【摘要】针对下肢康复机器人训练过程中步态跟踪误差大的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化PID的控制策略。

首先,利用拉格朗日方程对下肢机器人进行动力学分析,得到动力学模型;然后,通过引入Kent映射混沌初始化种群、Tent混沌扰动和柯西变异扰动,以及改变探索者-跟随者比例系数和探索者位置更新公式等方面对麻雀搜索算法进行改进,通过8种测试函数证实了算法改进的有效性;最后,在Matlab/Simulink中建立下肢机器人PID控制器和ISSA-PID控制器系统的仿真模型,以正常人体步态数据进行拟合得到的函数曲线作为系统实际输入进行跟踪实验。

结果表明:相比于传统PID控制,ISSA-PID控制髋关节和膝关节的误差分别降低了63.3%和72.5%,实现了精准的步态跟踪,验证了该控制策略的有效性。

【总页数】7页(P153-159)
【作者】张稚荷;周凯红;朱梦岩
【作者单位】桂林理工大学机械与控制工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN919-34;TP242
【相关文献】
1.下肢康复机器人膝关节动力学分析与PID控制
2.基于模糊自整定PID的下肢康复训练步态机器人变负载控制
3.下肢康复外骨骼机器人模糊PID控制研究与仿真
4.基于SSA优化PID在移动机器人路径跟踪中的研究
5.基于模糊PID控制的脚踏式下肢康复器械被动训练控制方法研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

肢体康复机器人动作控制系统的设计与仿真第一章引言肢体康复机器人在近年来得到了广泛的关注和研究，它们在帮助患者恢复肌肉功能、减轻疼痛和提高生活质量方面发挥着重要的作用。

其中，动作控制系统是肢体康复机器人的核心组成部分之一，它能够实现对机器人手臂、腿部等的精确控制。

本文将介绍肢体康复机器人动作控制系统的设计与仿真。

第二章动作控制系统的基本原理与要点动作控制系统的基本原理包括传感器采集、信号处理、运动规划与控制等。

首先，传感器采集环节用于获取患者肢体的姿势信息，可以利用惯性传感器、力传感器、电流传感器等。

然后，信号处理模块对传感器采集到的信号进行滤波、放大等处理，以提高信号质量。

接着，运动规划模块根据患者的病情和治疗需求制定运动方案，例如关节的活动范围、运动速度等。

最后，控制器将运动规划的结果转化为机器人关节的控制信号，以实现精确的动作控制。

第三章动作控制系统的设计动作控制系统的设计需要考虑如下几个方面。

首先，根据机器人的结构和患者的病情，确定控制器的类型。

常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。

其次，设计传感器采集电路，确保传感器采集到的信号能够准确地反映患者肢体的状态。

再次，编写信号处理算法，对传感器采集到的信号进行滤波、放大等处理。

最后，设计运动规划算法和控制策略，实现机器人动作的精确控制。

第四章动作控制系统的仿真为了验证动作控制系统设计的正确性和有效性，可以利用仿真软件进行仿真实验。

首先，建立肢体康复机器人的数学模型，包括机器人的结构、关节的运动学和动力学模型等。

然后，编写仿真程序，实现对机器人动作控制系统的仿真。

最后，通过仿真实验，可以评估动作控制系统的性能指标，例如误差、稳定性和鲁棒性等。

第五章动作控制系统的应用与展望肢体康复机器人动作控制系统在康复医学领域具有巨大的应用前景。

目前，已经有很多肢体康复机器人应用于中风患者、截肢患者和运动神经元疾病患者的康复治疗中，并取得了显著的效果。

下肢智能反馈训练系统产品技术要求一康2.性能指标2.1性能2.1.1机械部件调节2.1.1.1床体升降范围应在 45cm～86cm 范围内。

2.1.1.2床体直立角度调节范围应在0°～80°内。

2.1.1.3床面腰部后仰角调节范围应在0°～10°范围内。

2.1.1.4腿长调节范围应在 0cm～25cm 范围内。

2.1.2治疗参数2.1.2.1踏步速度a）速度应为1 步/min～80 步/min，连续可调，步进应为1 步/min；b）误差应为 1 步/min 或标称值的±5%，取二者中大值。

2.1.2.2踏步角度应在0°～25°范围内。

2.1.2.3治疗时间a）应在 1min～90min 内，连续可调，步进应为 1min；b）默认时间应为 30min；c）误差应为 30s 或标称值的±5%，取二者大值。

2.1.2.4压力范围（A1S 适用）a）A1S 型应能分别测量左/右踏板受到的压力大小；b）测量范围应在 0～60kg 内；c）显示值误差应为 5kg 或±10%，取二者大值。

2.1.3操作功能a）A1 型应具有跟踪模式并描绘跟踪曲线，以实时跟踪显示患者腿部受到电机的力矩的大小；A1S 型应可分别实时跟踪显示患者腿部受到电机的力矩的大小及脚底压力的大小。

b）应具有评估模式并描绘评估曲线，以实现左/右腿训练过程中的僵硬度评估值；c）应具有操作界面模式，能对训练参数进行设置和调整。

d）应具有音乐播送功能。

e）A1S型应具有游戏训练功能。

f）A1S 型应具有记录患者治疗信息的功能。

2.1.4承载能力2.1.4.1设备应能承载135kg 分布的质量，其形变的量不应大于5mm。

2.1.4.2设备在承载 135kg 分布的质量的情况下：a）作上、下运动、角度调节呈中间任一位置时，自行下降量不得超过 10mm/h，角度变化量不得超过2°/h；b）设备应能从最低位置起上升。

标题：下肢康复训练机器人轨迹跟踪控制算法研究在康复医疗领域，下肢康复训练机器人如同一位精密的舞者，其每一个动作，每一次转身都必须精准无误。

这种精确度的要求，使得轨迹跟踪控制算法成为了机器人设计中的核心环节。

本文旨在探讨当前下肢康复训练机器人轨迹跟踪控制算法的研究进展，以及面临的挑战和未来的发展方向。

如果说机器人的机械臂是它的“肢体”，那么轨迹跟踪控制算法无疑就是它的“大脑”。

这个“大脑”必须能够处理复杂的信息，指导“肢体”完成精细的动作。

在这个过程中，算法就像是一场舞蹈中的编舞，它决定了每一个动作的开始、进行和结束，确保整个舞蹈流畅而优雅。

在实际应用中，下肢康复训练机器人面临着种种挑战。

患者的恢复进度各不相同，这就要求机器人能够适应个体差异，提供定制化的康复方案。

夸张地说，这就像是要求一个舞者能够在不同风格的音乐中即兴创作舞蹈，而且每一个动作都要完美无瑕。

目前，研究者们正在探索多种轨迹跟踪控制算法，以期达到更好的康复效果。

例如，基于模型的控制算法就像是给机器人装上了一副X光眼，能够透视复杂动作的本质，从而实现更精确的控制。

而学习型控制算法则像是让机器人拥有了学习的能力，通过不断地试错，逐渐优化自己的动作。

然而，即便是最先进的算法也面临着局限性。

就如同即使是最伟大的舞者也无法在没有音乐的情况下舞蹈一样，现有的算法还需要依赖于高质量的反馈信息。

此外，算法的复杂性也给实时处理带来了挑战，尤其是在动态变化的环境中。

展望未来，下肢康复训练机器人轨迹跟踪控制算法的研究将更加注重算法的自适应性和鲁棒性。

这意味着未来的机器人将更加智能，能够在面对不确定因素时保持稳定的表现。

同时，随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，未来的机器人将能够更好地理解患者的需求，提供更加个性化的康复服务。

总之，下肢康复训练机器人轨迹跟踪控制算法的研究是一场技术与智慧的较量。

在这场较量中，研究者们就像是一群执着的探索者，不断寻找着提高康复效果的新方法。

一种运动控制系统的PID参数模糊自整定方法余震;陈玮;周学才【摘要】针对运动控制系统设计了一种模糊自整定PID参数控制器,该控制器首先采用基于继电特性的方法求得PID控制器参数的初值,进而利用模糊控制器对运动控制系统的PID参数进行在线整定、计算和调整,并将取得的对应系统最佳性能的PID参数作为输出结果。

目前该方法已在Matlab/Simulink中进行了仿真和实验,结果表明该自整定方法能使运动控制系统快速获得满意的PID参数和控制效果。

%The paper proposes a design for a fuzzy self-tuning PID controller. The controller finds the initial value of PID controller parameters via a relay-based method, and performs online tuning, computing and adjusting for PID parameters with a fuzzy controller, which then exports PID parameters optimized for performance for the specific system. Simulation in Matlah/Simulink shows that this self-tuning method is fast to obtain satisfactory PID parameters and high performance for motion control systems.【期刊名称】《深圳信息职业技术学院学报》【年(卷),期】2012(010)003【总页数】5页(P33-37)【关键词】运动控制;继电特性;模糊控制;自整定【作者】余震;陈玮;周学才【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东广州510640;广东工业大学自动化学院,广东广州510640;深圳信息职业技术学院机电工程学院,广东深圳518172【正文语种】中文【中图分类】TM57运动控制系统中,将模糊控制策略与传统PID控制相结合形成运动控制系统的PID 参数模糊自整定算法是解决传统PID控制由于被控对象的时变性，非线性和不确定性而难以取得良好控制效果的一种有效途径[1]。

第34卷第2期2023年6月广西科技大学学报JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Vol.34No.2 Jun.2023基于Simulink的下肢外骨骼机器人模糊PID控制与仿真分析万东宝，王虎奇*，丛佩超，龙耀祖，陈熙来，李文彬（广西科技大学机械与汽车工程学院，广西柳州545616）摘要：为研究下肢外骨骼的轨迹跟踪控制，结合人体生物学特点及户外助力要求，设计了一款可穿戴式下肢外骨骼机器人。

针对PID控制在轨迹跟踪时无法消除扰动的问题，为实现下肢外骨骼的柔顺控制，设计了一种模糊PID控制算法。

首先在Solid Works上进行外骨骼结构设计，然后将外骨骼模型导入Simulink中搭建动力学仿真模型，对髋、膝、踝六关节驱动输入正常人体行走的力矩信息，在仿真模型中分别用普通PID控制器与模糊PID控制器对比控制效果，并对比了步态输入曲线与实际跟踪曲线。

通过仿真结果对比可知，模糊PID控制相较于普通PID控制具有响应速度快、抗干扰能力强等优点。

关键词：下肢外骨骼机器人；模糊PID控制；Solid Works；Simulink中图分类号：TP272.3；R496DOI：10.16375/45-1395/t.2023.02.0130引言近年来，我国老龄化趋势严重，人口年龄结构正发生翻天覆地的变化[1]。

有数据表明，到2050年，我国老年人的占比将会达到29%及以上[2]。

老年人口增加导致中风等下肢运动障碍的人群不断增加。

研究发现，医疗器械通过辅助患者运动可以在很大程度上帮助中风等运动障碍患者康复。

其中下肢外骨骼机器人是一种向患者肢体施加外部扭矩并为其提供助力的装置，可用于肌肉或神经疾病患者的下肢运动康复[3-4]，是解决下肢残疾、老人助行等问题最具潜力的途径之一。

因此下肢外骨骼机器人在未来具有广阔的发展前景。

任何下肢外骨骼机器人的助力效果取决于其采用的控制策略。

伺服控制的模型和方法我先讲啊，伺服控制这事儿，我一开始也是瞎摸索。

我就知道伺服控制系统挺复杂的，涉及到好多模型还有方法啥的。

我最早尝试的时候呢，就知道有PID控制这个方法。

这PID控制啊，就像你调收音机一样。

P是比例，就像你根据你听到的声音大小大概调整一下旋钮的幅度；I是积分，这个就比较玄乎了，有点像是根据你之前调整旋钮到现在一共的偏差积累，再去调整旋钮，这个我一开始就搞不太好，经常调过了，导致声音要么特别大要么特别小；D呢是微分，这就像要预测下一刻声音如果按照现在的趋势变化会怎样，提前做出一点旋钮调整。

后来我又试了啥呢，试了那种基于神经网络的模型。

哎呀，这个可让我废了不少劲。

我想着神经网络不是在好多控制领域都有很好的效果嘛。

我就到处找资料，学着构建神经网络结构，把输入设置成伺服装置的当前状态，输出设置成要达到的目标状态啥的。

但是问题来了啊，我当初错就错在数据准备上。

我收集的数据乱七八糟的，有的数据本身就不准确，就像你做饭用了坏的食材，再好的厨子也做不出好菜来啊。

结果可想而知，模型效果特别差。

我还试过模糊控制，这个方法感觉挺有意思的。

它就不是像PID那种精确的控制，而是更接近人的模糊思维。

比如说你要控制一个伺服电机的转速在一个大概的范围，就不用非得精确到某个值。

你只要定好几个模糊集合，像“低速”“中速”“高速”之类的，根据一些经验规则来控制就行。

我有点不确定的就是不同的应用场景是不是要用不同的控制组合呢。

就比如在那种高精度的机械加工场景下，感觉PID就比较合适，但要是在一些不太精确，但是要求快速响应的家用设备里呢，也许模糊控制就够用了。

我觉得啊，要研究伺服控制，一定要从基础的模型开始好好研究，那些经典的方法你别看觉得老，但是真的是很有用的。

你要是把PID控制彻底搞明白了，再去研究那些新兴的控制方法，就像你学会了走路，再去学跑就容易多了。

我自己研究这么久啊，就感觉实践特别重要。

光看书或者看一些理论的东西，到实际操作的时候，发现完全不是那么回事。