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基于蚁群算法和模糊推理的智能控制器及在仿生人工腿中的应用研究

李文斌  
【摘要】:智能人工腿是机器人学和生物医学工程学领域一个备受关注的研究课题。它将智能控制理论、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起,具有能模仿人体健康腿的运动方式且步行速度可自然、随意地跟随截肢者步行速度的变化而变化的特点。开展该课题的研究对帮助那些截肢者回归主流社会,减轻社会及其家庭负担具有重要意义。 智能人工腿的摆动靠安放在其内部的空压气缸的活塞伸缩来实现。空压气缸尾部的电机可以控制气缸内一个针阀的开度,通过改变针阀开度可以调节膝关节弯曲和伸展的阻尼,从而达到改变智能人工腿摆动速度的目的。以前研制的智能人工腿,在两个方面存在不足,一方面控制器控制气缸内针阀的开度是采用步进电机所构成的开环控制方式,位置精度不高,且控制不具有智能化策略;另一方面控制器的CPU多采用51系列单片机,运行速度不能满足高级控制算法的需要。 在本文中,我们针对上述两个方面的不足提出了以下几点改进方案。首先,我们改步进电机为直流伺服电机,使它能在大范围内实现精密的位置控制。其次,将其控制方式设计成闭环方式,并采用蚁群算法对其控制器参数进行优化,同时引入模糊逻辑控制使控制器参数可进行在线调整。通过控制策略的改进来提高智能人工腿步态调整的快速性和准确性。文中详细介绍了利用蚁群算法和模糊控制理论优化控制器参数的具体过程,并给出了其计算机仿真结果。最后,在智能人工腿控制器的硬件设计中,我们采用TI公司的MSP430系列单片机MSP430F149作为智能人工腿控制器的CPU。该芯片是一种低功耗、高集成的专用控制芯片。运行速度比51系列单片机快且具有强大的指令集,可实现高级控制算法的在线运算。其内部特有的硬件结构给控制器的软硬件设计带来了极大的方便。 通过控制器硬件电路的设计、制作,软件的编写、调试以及实验,结果表明,本文所提出的智能人工腿控制器能够有效地提高控制系统的智能性、鲁棒性、快速性和准确性。


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