基于气动人工筋机器人系统的智能控制特性研究

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3.0 陈辉 2024-11-19 4 4 4.87MB 88 页 15积分
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摘 要
文章以国家高技术研究发展计划(863计划“人体腔道诊疗微系统实用化
究”项目(2004AA404013)为依托,对呼吸参数监测机器人系统进行了智能控制
特性研究。论文以人工筋驱动器为研究对象,通过理论分析和实验研究建立了气
动人工筋较完整的驱动力学数学模型;在对气动人工筋控制系统特性分析的基
上,分别采用了模糊自适应PID控制策略、模糊变结构控制策略和为了提高系统控
制精度设计的模糊小波神经网络结构控制策略,实现了呼吸参数监测气动机器
系统的高精度控制。
本文首先结合人体呼吸参数环境和维持正常呼吸生理功能的特点,研究了呼
吸参数监测气动机器人系统,分析了具有柔性性能的三自由度人工筋驱动器和基
于尺蠖移动机理的气动移动微机器人系统,并研究了微机器人样机的基本实验参
数,为论文的进一步的研究做准备。
其次,建立了人工筋驱动器的驱动力学模型,并进行了实验研究。论文基于
能量守恒与转换定律及最小形变原理建立了空气压人工筋驱动器的轴向驱动力学
模型及弯曲转向特性模型,利用 Matlab 仿真技术分析了人工筋驱动器的驱动力学
特性及弯曲转向特性,通过实验研究对理论模型进行了实验验证。
然后,分析了气动机器人系统的非线性特性,研究建立了移动机器人气动—
位置伺服控制非线性系统模型。分析了模糊自适应 PID 控制算法和模糊二层滑模
变结构控制算法各自的特性,并基于这两种控制算法分别研究了机器人系统的控
制特性,仿真实验结果表明基于模糊自适应 PID 控制和模糊变结构控制的气动机
器人系统均具有较好的响应特性。为了实现机器人系统的更高精度控制,构造了
模糊小波神经网络结构,并利用 Matlab 进行仿真实验,实验结果表明基于该模糊
小波神经网络控制的机器人系统具有更好的动、静态特性和抗干扰能力。
最后,理论和实验研究结果表明模糊自适应 PID 控制和模糊变结构控制策略
对呼吸参数监测机器人系统是适用、可行的,而模糊小波神经网络控制策略为该
机器人系统提供了更高的控制精度。论文的研究成果为实用型医用微型仿生机器
人的高精度控制提供了理论和实践研究基础。
关键字:气动机器人系统 人工筋驱动器 模糊 PID 控制 变结构控制
模糊小波基神经网络
ABSTRACT
Under the support of the National High Technology Research and Development
Program of China (863 PROGRAM:2004AA404013), the main objective of this
dissertation is to report research on pneumatic muscle actuator, In this dissertation, an
improved mathematic drive model of pneumatic muscle actuator was developed by
means of theoretic analysis and verified through experiment, and according to the
characteristics of pneumatic muscle actuator, a fuzzy adapting PID control & a fuzzy
variable structure control (FVSC) method was designed and also applied to control the
pneumatic robot system of detecting respiratory parameters, and also a fuzzy wavelet
neural network.
First, combined with the environment of human respiration parameters and the
characteristic of maintaining normal function of human respiration, the pneumatic
robot system of detecting respiratory parameters had been studied, the 3-DOF
Pneumatic Artificial Muscle Actuator of flexible performance and the pneumatic
mobile micro-robot system based on the geometrid mobile mechanism had been
analyzed, also the basic experimental parameters had been studied.
Second, the driving models of the atificial muscle actuator had been set up and
experimental researches had been done on the actuator. The axial and bending
characteristis models of the pneumatic pressure artificial muscle actuator were set up
according to the energy conservation law and the infinitesimal deformation theory
respectively, and simulation researches and experiments had been done for the
characteristics of the actuator using Matlab technology.
And then, the Non-linear robot system control model of the pneumatic pressure –
position servo system was set up and studied. The the fuzzy adapting PID control &
the fuzzy two-story sliding variable structure control had been adopted, and the
experimental simulation results indicate the system have good performances. In order
to control the robot system more accurately, a fuzzy wavelet neural network was
proposed for the robot system, and the simulation results show that the network can be
well applied to the robot system, it has better static and dynamic control performances,
and also has the capability of anti-jamming from the Matlab simulation .
At last, theoretical and experimental results show that the fuzzy adapting PID
control and fuzzy variable structure control strategy on respiratory parameters
monitoring robot system is applicable and viable, and the fuzzy wavelet neural
network control strategy for the robot system provides higher precision control. The
production of this dissertation affords a new idea and theory reference for the
development of the robot system which can promote the development of practical
miniature robot for medical purpose.
Key word: Pneumatic robot system, Pneumatic artificial muscle
actuator, Fuzzy PID control, Fuzzy variable structure control, Fuzzy
wavelet neural network
目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 ............................................................................................................... 1
§1.1 课题来源 .........................................................................................................1
§1.2 医用机器人技术研究现状 .............................................................................1
§1.2.1 机器人内窥镜系统研究现状 ................................................................ 1
§1.2.2 仿生机器人移动机理 ............................................................................ 2
§1.3 人工筋机器人驱动器 .....................................................................................3
§1.3.1 气动人工筋的特点 ................................................................................ 4
§1.3.2 人工筋驱动器特性建模 ........................................................................ 4
§1.4 气动伺服系统 .................................................................................................5
§1.4.1 气动伺服系统的特点 ............................................................................ 5
§1.4.2 气动伺服系统的形式 ............................................................................ 6
§1.4.3 气动伺服控制策略研究概况 ................................................................ 6
§1.5 本课题主要研究内容 .....................................................................................8
第二章 微型气动柔性机器人系统 ............................................................................. 9
§2.1 人体呼吸系统的特性与结构 .........................................................................9
§2.2 呼吸参数监测微型机器人系统的特性 .......................................................10
§2.3 移动机器人本体结构 ................................................................................... 11
§2.3.1 机体结构 .............................................................................................. 11
§2.3.2 钳位支撑单元结构 .............................................................................. 12
§2.3.3 驱动单元结构 ...................................................................................... 13
§2.3.4 基于 SMA 驱动的微执行机构 ........................................................... 15
§2.3.5 微型机器人成像系统 .......................................................................... 17
§2.4 微机器人移动机理 .......................................................................................18
§2.5 机器人电-气控制系统 .................................................................................20
§2.5.1 空气压动力系统 .................................................................................. 20
§2.5.2 -气控制系统 .....................................................................................21
§2.6 微机器人样机及其基本实验参数 ...............................................................23
§2.7 本章小结 .......................................................................................................23
第三章 气动机器人非线性系统建模 ....................................................................... 25
§3.1 引言 ...............................................................................................................25
§3.2 气体流量方程 ...............................................................................................25
§3.3 开关阀数学模型 ...........................................................................................26
§3.4 人工筋驱动器驱动特性数学建模 ...............................................................28
§3.4.1 人工筋驱动器轴向伸缩驱动特性建模 .............................................. 28
§3.4.2 人工筋驱动器弯曲转向特性建模 ...................................................... 30
§3.4.3 驱动器轴向驱动特性分析 .................................................................. 32
§3.4.4 驱动器转向驱动特性分析 .................................................................. 33
§3.5 移动机器人系统运动学分析与建模 ...........................................................34
§3.5.1 机器人直线运动模型 .......................................................................... 34
§3.5.2 机器人弯曲转向运动模型 .................................................................. 35
§3.6 本章小结 .......................................................................................................36
第四章 气动机器人系统模糊 PID 控制特性研究 ................................................... 37
§4.1 引言 ...............................................................................................................37
§4.2 数字 PID 控制 ............................................................................................... 37
§4.2.1 PID 控制原理 ....................................................................................... 37
§4.2.2 数字 PID 控制算法 ..............................................................................38
§4.3 模糊控制 .......................................................................................................40
§4.3.1 模糊控制原理 ...................................................................................... 40
§4.3.2 模糊控制器的结构 .............................................................................. 41
§4.3.3 模糊化、反模糊化以及模糊控制规则 .............................................. 42
§4.4 模糊自适应 PID 控制 .................................................................................. 44
§4.4.1 模糊自适应 PID 控制原理 ..................................................................44
§4.4.2 模糊自适应 PID 控制仿真分析 ..........................................................46
§4.5 本章小结 .......................................................................................................48
第五章 气动机器人系统变结构控制研究 ............................................................... 49
§5.1 引言 ...............................................................................................................49
§5.2 变结构控制系统基本理论 ...........................................................................49
§5.2.1 变结构控制系统基本概念 .................................................................. 49
§5.2.2 变结构系统的不变性 .......................................................................... 51
§5.2.3 变结构控制系统的抖动问题 .............................................................. 52
§5.3 气动机器人系统模糊变结构控制 ...............................................................55
§5.3.1 模糊变结构控制器的结构 .................................................................. 55
§5.3.2 模糊变结构控制器的控制规则 .......................................................... 56
§5.3.3 模糊变结构控制的模糊化和反模糊化 .............................................. 58
§5.4 仿真研究 .......................................................................................................59
§5.5 本章小结 .......................................................................................................62
第六章 基于模糊小波基神经网络的机器人系统控制研究 ................................... 63
§6.1 小波基函数 ...................................................................................................63
§6.2 小波神经网络 ...............................................................................................64
§6.3 模糊小波基神经网络结构 ...........................................................................65
§6.4 网络学习算法 ...............................................................................................69
§6.5 仿真实验 .......................................................................................................74
§6.6 本章小结 .......................................................................................................75
第七章 总结与展望 ................................................................................................... 76
§7.1 总结 ...............................................................................................................76
§7.2 展望 ...............................................................................................................77
参考文献 ..................................................................................................................... 78
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ......................................... 83
致谢 ............................................................................................................................. 84
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 课题来源
本文的研究是基于国家高技术研究发展计划(863“人体腔道诊疗微系统
实用化研究”2004AA404013)项目的一部分。
§1.2 医用机器人技术研究现状
§1.2.1 机器人内窥镜系统研究现状
传统的内窥镜由于其刚性结构造成病人的痛苦,并且检查效果依赖于医生的
熟练操作程度。基于上述考虑,各国的研究人员提出了对传统内窥镜的改进措施,
提出了新型的主动式机器人内窥镜系统和被动式机器人内窥镜系统,检查项目包
括图像、压力、温度和酸碱度等。医用微机器人内窥镜系统按驱动元件分类,有
气流驱动,电磁驱动,形状记忆合金SMA驱动等,按照移动机理(运动方式)
分类,包括蠕动式、轮式和腿式或这三种方式的结合,按照电源的供给方式有拖
线式、充电式和无线式三种。由于人体内部腔道的粘滑、蠕动、充满黏液的特殊
环境,传统的驱动方法已经不能适应主动式内窥镜的设计要求。在新型主动式内
窥镜系统研究的近十几年时间,重点放在了适应人体腔道的机器人自驱动机理的
研究上,是以一个能够在人体腔内自行的柔性机器人作为研究目标。
研制出的比较典型的采用气动驱动主动机器人内窥镜系统有:美国 A.B.
Slatkin[1-2]等在 20 世纪 90 年代研制的基于尺蠖移动机理内窥镜机器人如图 1-1
a
所示[3],直径 23 mm,长度 110 mm未扩张时)由前后两个抓紧机构和一个伸
缩单元组成,各单元均采用气动方式进行驱动,机器人前端可以配置光源和 CCD
摄 ( Φ1.4 mm )以及活检器械。意大利 CRIM Center of Research In
Microengineering) P.Dario[4-9]L.Phee[10-12]90 年代以气动方式驱动先后研
制成几代肠道检查内窥镜机器人,如图 1-1b所示,包括前后 2“钳位”
元和 1个伸缩单元,直径 24 mm长度 115-195 mm一个循环周期 32 s理论速
2.5 mm/s。法国里昂的 G.Thomann[13-15] 采用气动方式研制了直径 25 mm 长度
88 mm 的微型机器人,如图 1-1c所示。新加坡南洋理工大学的 Ng Wan Sing[16]
采用气动方式研制的肠道内窥镜如图 1-1d所示,直径小于 20 mm经猪肠试
验可方便地进行图像传输。
基于气动人工筋机器人系统的智能控制特性研
2
a) (b) (c) (d
1-1 气动内窥镜机器人
上海交通大学研制了通过电磁驱动的适于肠道检测的微型多节蠕动机器人内
窥镜系统[17-20],如图 1-2 所示。
1- 2 电磁驱动机器人内窥镜系统
此外,韩国 Kyoung-Dae Kim[21-22]等人也探索了采用涡轮蜗杆机构驱动的机器
人内窥镜;浙江大学利用微电机及旋向相反的两对螺旋驱动机构[23-24],研制成适
于人体肠道的微机器人系统;广东工业大学也研制成功电磁式微型管道机器人。
另外吉林大学,哈尔滨工业大学等多所学校都在不同程度上开展了这方面的相关
研究。
§1.2.2 仿生机器人移动机理
仿生学(Bionics)是在二十世纪中期出现的一门新兴边缘科学,其任务在于
研究生物系统的结构、物质、功能、能量转换、信息控制等各种优异的特征,并
把它们应用到技术系统当中,改善已有的技术工程设备,并创造出新的工业过程、
建筑构型、自动化装置等技术系统。仿生学的问世开辟了独特的技术发展道路,
这就是向生物界索取设计蓝图的道路,大大开拓了人们的眼界,显示了极大的生
命力[25]仿生学的研究方法大致分为三个阶段:首先建立生物功能形态模型,
后将其“翻译”成数学模型,
用模型的手法对生物体进行定
量分析,最后采用电子的、化
学的、机械的手段,制造成工
程技术上的实物模型。仿生机
器人是将仿生学原理运用到机
器人的运动机理和控制方面的
1-3 尺蠖运动机理
第一章 绪论
3
机器人系统,模仿虫类变形蠕动运动机理的微型仿生机器人能够应用在管道检测
和人体腔道诊疗中,其中尺蠖和蚯蚓的蠕动原理已被模仿用于微型机器人的设计
[26]
尺蠖是蛾的幼虫,身子细,约有三寸长,脚生在身体的头部和尾部,它靠身
体的伸曲来移动,所以行动时要将长在尾部的脚,移到靠近头部的脚,在头部的
脚,再向前移去,如此继续不断。因此尺蠖可分为头部,伸缩躯体和尾部三部分。
尺蠖的运动机理如图 1-3 所示。
因此仿尺蠖运动的机器人系统一般分为三部分:前钳位单元(前支撑单元)
后钳位单元(后支撑单元)和中间的伸缩单元。仿尺蠖移动机器人的移动机理按
尺蠖的移动规律,移动一个步距可细分为如下状态过程:
初始状态:前、后支撑单元均钳位,伸缩单元处于收缩状态,相当于尺蠖处
于前脚。后脚靠近,中间身体为拱起状态。
1)前支撑单元放松,相当于尺蠖前脚放松;
2)伸缩单元伸长,相当于尺蠖身体由原来的弓形伸直;
3)前支撑单元钳位,尺蠖前脚固定;
4)后支撑单元放松,相当于尺蠖后脚放松;
5)伸缩单元收缩,相当于尺蠖身体拱起;
6)前支撑单元均钳位,尺蠖前脚固定。
16完成一个循环,向前移动一个步距,回到初始状态, 所以仿
尺蠖运动机器人向前移动一步的移动状态过程为16而机器人反向移动
一步的移动的状态过程为:61因此,机器人按前移和后退的移动顺
序不断循环,将实现前进和后退反向运动。本课题研究的就是基于仿尺蠖运动机
理的移动机器人系统。
§1.3 人工筋机器人驱动器
人工筋驱动器是一种新型的拉伸型气动执行元件,是现代气动技术与机器人
技术、仿生技术、医疗技术相结合的产物。气动人工肌肉突破了气动驱动器必须
由气体推动活塞这一传统概念,只是由一段外部包裹纤维网的橡胶筒和两端的接
头连接组成,如同生物肌肉那样能产生很强的收缩力,如图 1-4 所示[27]。作为一
种全新的气动执行元件,有人甚至将它的出现称为“气动技术的一场革命”[27]
摘要:

摘要文章以国家高技术研究发展计划(863计划)“人体腔道诊疗微系统实用化研究”项目(2004AA404013)为依托,对呼吸参数监测机器人系统进行了智能控制特性研究。论文以人工筋驱动器为研究对象,通过理论分析和实验研究建立了气动人工筋较完整的驱动力学数学模型;在对气动人工筋控制系统特性分析的基础上,分别采用了模糊自适应PID控制策略、模糊变结构控制策略和为了提高系统控制精度设计的模糊小波神经网络结构控制策略,实现了呼吸参数监测气动机器人系统的高精度控制。本文首先结合人体呼吸参数环境和维持正常呼吸生理功能的特点,研究了呼吸参数监测气动机器人系统,分析了具有柔性性能的三自由度人工筋驱动器和基于尺蠖...

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