随着人工智能技术、计算机技术、信息技术、控制技术、机械设计与制造技术、新材料技术与生物医学工程和康复医学工程技术的发展,传统假肢的发展重新焕发了活力。依据信息理论和智能控制理论,本人所在的课题组提出了人体和假肢结合的新型下肢假肢控制方案。控制方案由两个重要部分组成,一是假肢中的控制系统的研究,主要实现假肢的运动控制,将机器人设计技术(关节与灵巧机构)与控制技术(协调控制、姿态步态规划和伺服控制)移植到下肢假肢的研制上。二是控制机理的研究,主要实现生物信息到物理控制信息的转换,为假肢的控制提供依据。 本论文根据现代假肢的特点以及现代人工智能技术,以主动式膝上假肢为研究对象,分别采用了常规PID控制和迭代学习控制进行了研究。并且搭建了硬件平台,为进一步研究打下基础。 本文首先采用常规PID控制,其中参数寻优采用的是单纯形法寻优。在选用基本试验信号时,根据对系统的考查目的和人体下肢的运动特点,选用了单位斜坡信号和单位正弦信号。在控制对象模型固定时,通过仿真表明PID控制可以达到满意的效果。若控制对象模型改变或根本未知、部分未知,则PID控制就遇到了困难。但在选用较高级的控制方法之前,PID控制不失为首要考虑。 根据固定步速下膝关节弯曲角度呈周期性变化的特点,本文提出将工业中进行重复任务的工业机器人控制应用于康复工程中智能假肢控制。本文提出一种采用变增益迭代学习率的学习控制,来实现对固定步速下呈周期性变化的正常步行姿态的逼近,并对其收敛性进行了论证。通过仿真实验,表明具有变增益学习率的学习控制应用于假肢轨迹控制有令人满意的效果。