期刊文献+

一类可变刚度弹性驱动器的RBF神经网络鲁棒控制策略

A robust control strategy aided with RBF neural network for variable stiffness elastic actuators
下载PDF
导出
摘要 针对康复机器人柔性驱动和可变刚度输出问题,提出一种基于可变刚度驱动器的驱动方法。考虑驱动器自重力和干扰影响,利用径向基函数网络补偿动力学模型中不确定部分,得到精准位置跟踪和刚度跟踪结果以及解释变刚度模型不确定现象,给出模型不确定部分的解决过程。 The rehabilitation robots based on variable stiffness elastic actuators integrated flexible drive and variable stiffness output for excellent human-robot interaction.To ensure smooth rehabilitation and overcome modeling and control challenges,the design takes into account the dynamic model of the actuator under its own gravity and disturbance effects.A radial basis function network is utilized to approximate the actual dynamics model for accurate tracking of output position and stiffness.
作者 孙中波 王琛 刘克平 吴修君 SUN Zhongbo;WANG Chen;LIU Keping;WU Xiujun(School of Electrical&Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China;Jilin Engineering Normal University,Changchun,130052,China)
出处 《长春工业大学学报》 CAS 2024年第1期1-8,F0003,共9页 Journal of Changchun University of Technology
基金 国家自然科学基金项目(62373065,61873304,62173048,62106023) 吉林省科技发展计划项目(20230201064GX) 长春市科技计划项目(21ZY41)。
关键词 康复机器人 变刚度 柔性驱动 弹性驱动器 rehabilitation robot variable stiffness flexible drive human-robot interaction
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献7

共引文献113

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部