r>[0060] 根據(jù)虛擬控制輸入Qp得到伺服閥的控制電壓u為：
[0062] 本發(fā)明與【背景技術(shù)】相比，具有的有益效果是：本發(fā)明提出一種基于降階模型的單 關(guān)節(jié)助力外骨骼自適應(yīng)魯棒級聯(lián)力控制的方法，主要針對在長時間負(fù)重作業(yè)環(huán)境下輔助或 者增強人們的步行能力的單關(guān)節(jié)助力外骨骼的控制方法。針對液壓缸驅(qū)動單關(guān)節(jié)助力外 骨骼增力和跟隨問題，采用了級聯(lián)力控制方法，利用了自適應(yīng)魯棒控制算法（ARC)來設(shè)計 上下層控制器，有效克服了單關(guān)節(jié)助力外骨骼的模型不確定性的影響，實現(xiàn)了助力外骨骼 對人運動的良好跟隨和助力效果，同時采用降階模型，有效克服傳感器精度問題對外骨骼 單關(guān)節(jié)控制產(chǎn)生不利影響，便于控制器的設(shè)計，具有較強的應(yīng)用價值，整個控制方法實現(xiàn)簡 單，易于工程實現(xiàn)，且控制靈活。
【附圖說明】
[0063]圖1是本發(fā)明的整體形狀結(jié)構(gòu)示意圖；
[0064] 圖2是本發(fā)明的控制框圖；
[0065] 圖3是本發(fā)明的控制流程圖；
[0066] 圖中，液壓缸1、關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)編碼器2、力傳感器3、第一桿件4、第二桿件5、繃帶6。
【具體實施方式】
[0067] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的說明。
[0068] 如圖1所示，一種單關(guān)節(jié)助力外骨骼包括：液壓缸1、關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)編碼器2、力傳感器 3、第一桿件4、第二桿件5、繃帶6、電液伺服閥（圖中未示出）、伺服放大板（圖中未示出）、 實時控制器（圖中未示出）；所述第一桿件4和第二桿件5通過鉸鏈連接，在鉸接處設(shè)置關(guān) 節(jié)旋轉(zhuǎn)編碼器2 ;液壓缸1的一端與第一桿件4鉸接，另一端與第二桿件5鉸接；力傳感器 3設(shè)置在第二桿件5上，綁帶6與力傳感器3相連。
[0069] 液壓缸1與電液伺服閥相連，電液伺服閥與伺服放大板相連，伺服放大板、關(guān)節(jié) 旋轉(zhuǎn)編碼器2和力傳感器3均與實時控制器相連。所述實時控制器可采用的型號為NI cRIO-9031的產(chǎn)品，但不限于此；所述伺服閥放大板可采用的型號為StarW036829/1的產(chǎn) 品，但不限于此。
[0070] 為了克服單關(guān)節(jié)助力外骨骼在建模過程中存在的模型不確定性的影響，實現(xiàn)助力 外骨骼對人運動的良好跟隨和助力效果，本發(fā)明中單關(guān)節(jié)助力外骨骼控制方法采用了可以 很好克服模型不確定性影響的自適應(yīng)魯棒控制（ARC)。自適應(yīng)魯棒控制（ARC)的原理是 通過設(shè)計自適應(yīng)率來不斷調(diào)整模型參數(shù)，對控制模型做前饋補償來保證靜態(tài)下的零跟蹤誤 差，通過設(shè)計的魯棒反饋來保證單關(guān)節(jié)助力外骨骼系統(tǒng)的動態(tài)特性和穩(wěn)定性。同時，利用級 聯(lián)控制方法，設(shè)計上下層控制器，實現(xiàn)對單關(guān)節(jié)助力外骨骼的軌跡規(guī)劃和軌跡跟蹤，同時采 用降階模型，有效克服傳感器精度問題對外骨骼單關(guān)節(jié)控制產(chǎn)生不利影響，便于控制器的 設(shè)計，具有較強的應(yīng)用價值，整個控制算法實現(xiàn)簡單，易于工程實現(xiàn)，且控制靈活。
[0071] 如圖2所示，一種降階的單關(guān)節(jié)助力外骨骼自適應(yīng)魯棒級聯(lián)力控制的方法，具體 包括如下步驟：
[0072] (1)通過綁帶6將單關(guān)節(jié)助力外骨骼固定在人的小腿上；初始化實時控制器的采 樣周期T，取T的值在10到20毫秒之間；
[0073] (2)將單關(guān)節(jié)助力外骨骼的第一桿件4和第二桿件5旋轉(zhuǎn)至平行位置，此時，初始 化單關(guān)節(jié)助力外骨骼上的關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)編碼器2,將關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)編碼器2的數(shù)值調(diào)零；
[0074] (3)初始化位于第二桿件5上的力傳感器3,將力傳感器3的數(shù)值調(diào)零；
[0075] (4)建立單關(guān)節(jié)助力外骨骼的物理模型，并將其轉(zhuǎn)化為狀態(tài)方程，所述物理模型包 括：

[0077] 其中，Thni是人機作用力，K是人機接口的剛度，q q分別是人的位移和外骨骼的 位移，t是外骨骼的位移的一階導(dǎo)數(shù)，#為外骨骼的位移的二階導(dǎo)數(shù)；成是在人機接口上的 集中模型不確定性和干擾，J是單關(guān)節(jié)助力外骨骼的轉(zhuǎn)動慣量，h是液壓缸輸出力的力臂，P1 和P2分別是液壓缸兩腔的壓力，A:和A2是兩腔的面積，m是負(fù)載質(zhì)量，g是重力加速度，1。是 關(guān)節(jié)到力傳感的距離，B是阻尼和粘滯摩擦系數(shù)，A是庫侖摩擦系數(shù)，5?)是用來擬合符號函 %_)圓骨眺
，，I2鮮鮮?力外體±白勺觸翻$ 確定性和干擾，1和V2分別是液壓缸兩腔的體積，Pe是油液的體積彈性模量，QuQ2分別是 進油流量和出油流量C^分別是在進口和出口油路上的集中模型不確定性和干擾， Xv是閥芯位移，kql，kq2分別是進出口的流量增益系數(shù)，Ps是栗的供油壓力，P^是出油口上的 壓力，u是伺服閥的控制電壓；
[0078] 由于人機接口模型是一個靜態(tài)的方程，所以Thni、qh和q之間的關(guān)系是靜態(tài)的，為了 可以動態(tài)控制人機作用力Thni，用人機作用力的積分來代替Thni;
[0079] 將物理模型轉(zhuǎn)化為狀態(tài)方程的步驟如下：
[0080] 令狀態(tài)變量X= 々nA，其中，
設(shè)集中模型不確定性為
[0081] 將集中模型不確定性分為常數(shù)和時變函數(shù)兩部分，即4=+ = ，其 中，Ain為常數(shù)，Ai為時變函數(shù)；設(shè)
，其中，
[0082]
則單關(guān)節(jié) 助力外骨骼的物理模型的狀態(tài)方程為：
[0083] 為=-沒內(nèi)+礦沒+厶， （5)
[0089] (5)對單關(guān)節(jié)助力外骨骼的物理模型的狀態(tài)方程進行降階處理，使單關(guān)節(jié)助力外 骨骼控制系統(tǒng)適用于低精度傳感器；降階處理的步驟如下：
[0090] 將步驟4中得到的式（7)和式⑶合并，得到液壓缸兩腔壓力模型的二階方程：
[0092] 其中，I, = ）+ 4 ，將&分為低頻分量叭和高頻時變分量Ay即 Ac =Bt,+ Ae ；
[0093] 此二階系統(tǒng)的固有頻率是：
[0094] 根據(jù)實際運行情況，此二階系統(tǒng)的固有頻率\在5到10赫茲之間，而單關(guān)節(jié)外骨 骼系統(tǒng)的閉環(huán)頻寬在1到2赫茲之間，故液壓缸兩腔壓力模型的動力學(xué)可以忽略，從而液壓 缸兩腔壓力模型的二階方程變?yōu)槿缦滦问剑?br>[0096] 聯(lián)立式（5)、式（6)和式（9)式，得到單關(guān)節(jié)助力外骨骼的降階模型的狀態(tài)方程 為：
[0097] .i:i=爲(wèi)而十疼十A〗. (10 /
[0098]
[0100] (6)通過綁帶6將人與外骨骼單關(guān)節(jié)上的力傳感器3相連，測定力傳感器上的作用 力Thni，通過上層ARC控制器，得到外骨骼的參考位移ai，上層ARC控制器的控制方法如下：
[0101] 根據(jù)步驟5得到的式（10)，設(shè)計上層ARC控制器；設(shè)Z1=XfXld，其中Xld為期望 的人機作用力的積分，取值為〇;設(shè)CI1為外骨骼的參考位移，該參考位移ai的作用是使人 機作用力的跟蹤誤差21快速趨向于零，a:的確定方法如下：
[0102] 設(shè)//=[3漢]1 ,對跟蹤誤差~進行微分，得到：
[0103] Z1 = -BiX2 +Q1 +A1 -.?
[0104] 令Q1=ala+alsl+als2，其中， Klsl=g」IFi(J)1I|2+Ki，K1>gl均是任意非負(fù)數(shù)；在本例中，選取Klsl= gl|Ir，」12+? = 20,爲(wèi)，感是對參數(shù)0:，02的估計值，根據(jù)實際物理模型，得到這兩個估計值的范圍為：
其中為對參數(shù)9 :的估計值4的最小值，為對參數(shù)9 1的估計 值爸的最大值，4?^為對參數(shù)92的估計值堯的最小值，為對參數(shù)9 2的估計值4的 最大值；而這兩個估計值$ #2的值在上層ARC控制器中由自適應(yīng)率jzPrq^rA；)得到，其
T1=W1(J)1Z1,為=_丨ifW1是權(quán)重系數(shù)，其值為任意 非負(fù)數(shù)，本實施例中設(shè)定為I;Y:和y2是任意非負(fù)數(shù)，本實施例中設(shè)定為yi= 〇，Y2= 60 ;自適應(yīng)率#的映射函數(shù)為
[0105]
[0106] 設(shè)^ =At ,根據(jù)ARC控制算法，a1；32必須滿足以下兩個條件，即：
[0108] 其中，彥是估計值.聲=4爲(wèi)減去實際值.丨伏丨1,即戶-,e 1是閾值， 其值為任意非負(fù)數(shù)，本實施例中設(shè)定為ei= 1，選取als2= 0 ;
[0109] (7)通過關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)編碼器2獲得外骨骼的實際角度值，根據(jù)步驟6得到的外骨骼的 參考位移Ci1，將外骨骼的實際角度值和外骨骼的參考位移a:作為下層ARC位置跟蹤控制 器的輸入量，下層ARC位置跟蹤控制器的輸出為單關(guān)節(jié)助力外骨骼的控制電壓；
[0110] 根據(jù)步驟5得到的（11)，設(shè)跟蹤誤差Z2=X2-X2d，其中x2d=a1;
[0111] 對跟蹤誤差Z2進行微分得到：i2二〇<x2) +朽〇2)(? +心2 - 4，其中，
為虛擬控制輸入；
[0112] 根據(jù)ARC制算法，令虛擬制輸入Ql=aL，aL=au+aLsl+aLs2，其中，
， k2,g2均為任意非負(fù) 數(shù)；在本實施例中選取k2sl=g2|Ir2ci)2| |2+k2=30, 是對參數(shù)06的估計值，根據(jù)實際物 理模型，可以得到這個估計值的范圍為，其中焉m為對參數(shù)叭的估計值 氣的最小值，為對參數(shù)叭的估計值4的最大值；而這個估計值€的值在下層arc控制 器中