手部外骨骼系统基础理论及其控制技术研究

发布时间：2017-05-11 10:02

  本文关键词：手部外骨骼系统基础理论及其控制技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：手部外骨骼系统为脑卒中患者的手部康复治疗提供了一种新方法,为了实现手部外骨骼灵巧的自由度布局和适应人手动作任务复杂多变的运动要求,开展手部外骨骼的结构设计、运动控制、人机接触接触力控制及应用等关键技术研究具有重要的意义。作为人体最为灵巧的部位,手部在有限空间内分布了多达22个自由度,手部外骨骼的仿生设计难以实现全部自由度,通过对人手运动的解剖学机理研究,采用3指10自由度人手抓握方案,设计手部外骨骼仿生结构。根据相应的D-H连杆模型和传动机构的机构学,获得手部外骨骼的机构运动学和关节运动学正解,并进一步求导得到雅克比矩阵,借助建立手部外骨骼系统驱动空间、关节空间以及指尖笛卡尔空间的运动学和力学变换关系,从而得到手部外骨骼的整理动力学模型。针对人机接触作用力在实际应用中表现出显著的非线性和时变性的特点,建立人机接触力学阻抗模型,采用遗忘因子递推最小二乘法对模型中的参数进行辨识,通过不同姿态下的试验获得人机接触模型的参数摄动信息,为手部外骨骼的控制提供有效的控制对象模型。借鉴机器人阻抗控制方法,获得基于位置控制的手部外骨骼阻抗控制模型,以此作为基础开展接触力控制研究。本文针对此类非线性、时变对象,就鲁棒控制方法和自适应控制方法进行了研究分析,分别从解决不确定性系统问题的思路出发,提出了基于阻抗控制的鲁棒控制方法；从自适应控制的思路出发,提出了模型预测参考自适应控制方法。实验结果表明了这两种方法的有效性,也揭示了两者的特点,鲁棒控制器具备更好的调整能力、快速性,而模型预测参考自适应控制器则更加符合人机接触阻抗特性,接触过程更加柔和。为了让中风患者的肢体肌肉得到牵引训练的同时,大脑也得到可塑性训练,本文将运动想象的脑电信号处理技术与手部外骨骼控制技术相结合,对基于运动想象的脑电信号意图处理分离,采用快速独立分量分析的方法,将提取出的运动意图特征信号作为手部运动规划层,以手部外骨骼人机接触控制系统作为控制层,进行具体动作的解算、控制,并通过CAN总线传递至执行层,驱动外骨骼进行康复训练,实验验证了该应用方法的可行性和有效性,为完善偏瘫后手部康复治疗提供了技术基础。本论文提出了一种手部外骨骼系统结构优化设计方法和切实有效的控制方法,同时也尝试应用了脑机接口融合技术,为手部外骨骼系统的应用研究提供了技术支持。
【关键词】：手部外骨骼 人机接触 力学阻抗模型 接触力控制 阻抗控制 模型预测 模型参考自适应控制 脑机接口
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R496;TP273
【目录】：

• 致谢13-14
• 摘要14-16
• Abstract16-18
• 第1章 前言18-32
• 1.1 研究背景及意义18-19
• 1.2 手部外骨骼研究进展19-28
• 1.2.1 手部外骨骼系统及其控制方法研究进展19-24
• 1.2.2 手部外骨骼人机接触建模研究进展24-27
• 1.2.3 基于脑机接口技术的外骨骼系统研究进展27-28
• 1.3 手部外骨骼系统关键技术及研究难点28-29
• 1.4 论文研究内容29-31
• 1.5 本章小结31-32
• 第2章 手部外骨骼系统仿生机理研究32-46
• 2.1 引言32
• 2.2 手部关节运动机理研究32-35
• 2.3 手部关节D-H连杆模型35-37
• 2.4 手部外骨骼仿生结构设计37-39
• 2.5 手部外骨骼动力学建模39-43
• 2.5.1 手部外骨骼运动学39-41
• 2.5.2 手部外骨骼运动空间41-42
• 2.5.3 手部外骨骼动力学模型42-43
• 2.6 小结43-46
• 第3章 手部外骨骼入机接触控制技术研究46-62
• 3.1 引言46
• 3.2 人机接触力学阻抗模型46-48
• 3.3 模型参数辨识48-50
• 3.4 手部外骨骼人机接触力学阻抗模型研究50-53
• 3.5 手部外骨骼人机接触运动控制53-55
• 3.6 手部外骨骼人机接触力控制55-59
• 3.7 阻抗控制实验59-61
• 3.8 小结61-62
• 第4章 基于阻抗控制的手部外骨骼μ综合鲁棒控制62-82
• 4.1 引言62
• 4.2 手指人机接触阻抗摄动分析讨论62-69
• 4.3 基于阻抗控制的μ综合鲁棒控制器69-75
• 4.3.1 广义控制对象69-71
• 4.3.2 鲁棒控制器设计71-72
• 4.3.3 鲁棒性分析72-75
• 4.4 验证对比实验75-80
• 4.5 小结80-82
• 第5章 基于阻抗控制的手部外骨骼模型预测参考自适应控制82-102
• 5.1 引言82-83
• 5.2 模型预测83-86
• 5.3 模型预测参考自适应控制器86-88
• 5.4 频率特性分析88-89
• 5.5 验证实验89-94
• 5.5.1 性能验证实验90-92
• 5.5.2 对比验证实验92-94
• 5.6 接触力控制方法对比实验94-100
• 5.7 小结100-102
• 第6章 基于运动想象脑电信号的手部外骨骼控制102-122
• 6.1 引言102-103
• 6.2 手部动作想象脑电信号概述103-106
• 6.2.1 伪迹信号103-104
• 6.2.2 脑电信号基本规律104-105
• 6.2.3 脑电信号采集方式105-106
• 6.3 基于独立分量分析(ICA)的脑电信号处理106-115
• 6.3.1 独立分量分析(ICA)基本原理106-110
• 6.3.2 快速独立分量分析(Fast ICA)110-113
• 6.3.3 基于视觉诱导的抓握动作想象脑电信号分析实验113-115
• 6.4 基于运动想象脑电信号FastICA处理的手部外骨骼控制115-121
• 6.5 小结121-122
• 第7章 总结122-126
• 7.1 总结122-124
• 7.2 主要创新点124
• 7.3 展望124-126
• 参考文献126-135
• 作者简历135-137

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 邢科新;手功能康复机器人系统若干关键技术研究[D];华中科技大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李卫娜;手指运动相关脑磁图信号的处理方法研究[D];重庆大学;2009年

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本文编号：356996