外骨骼关节驱动神经网络滑模力控制研究

来源：机床与液压杂志2023年第19期北京时间：

作者：周秦源，卢日荣，赵岩，胡贤哲，邓越平，张磊

单位：中南林业科技大学机电工程学院；中南林业科技大学机电工程学院；中南林业科技大学机电工程学院；中南林业科技大学机电工程学院；中南林业科技大学机电工程学院；中南林业科技大学机电工程学院

摘要：针对外骨骼机器人液压关节驱动系统具有非线性、不确定参数等特性，导致模型建立困难以及负重时具有不确定冲击扰动的问题，基于电液伺服系统特性，建立以弹性负载为外负载的数学模型。为减小负重时冲击扰动项对力控制的影响，引入径向基（RBF）神经网络对干扰项进行补偿，设计一种基于RBF神经网络的滑模力控制策略。通过系统特性进一步验证模型可行性，并进行仿真试验对比。结果表明：与PID控制相比，所设计的控制策略响应时间更短，跟踪误差缩小70.5%；变负载工况下，所设计的控制策略具有更好的跟随能力、更强的鲁棒性能，可以满足外骨骼机器人关节驱动的力控制要求。平台试验进一步验证了仿真结果的有效性与正确性。

关键词：外骨骼机器人;关节驱动;RBF神经网络;力控制

基金资助：湖南省重点研发计划（2019NK2022）