Künstliche pneumatische Muskeln (PAMs) sind eine vielversprechende Technologie, die menschenähnliche Bewegungen in verschiedenen Branchen wie Robotik, Rehabilitation und Prothetik simulieren kann. Allerdings stehen PAMs aufgrund ihrer Nichtlinearität und Latenz vor Herausforderungen, die eine Regelung ihrer Leistung erfordern.

Forscher haben traditionelle Regelungsmethoden vorgeschlagen, die jedoch mit der Nichtlinearität und Hysterese von PAMs zu kämpfen haben. Lernalgorithmen haben sich theoretisch als wirksam erwiesen, sind aber schwer umzusetzen. Um diese Einschränkungen zu bewältigen, schlug eine Gruppe von Forschern unter der Leitung von Associate Professor Ngoc-Tam BUI und Dr. Quy-Thinh Dao den adaptiven Fuzzy-Sliding-Mode-Regler (AFSMC) als Regelungsansatz für PAMs vor.

Der AFSMC verwendet Fuzzy-Logik, um Steuerungsparameter zu schätzen, und nutzt den Takagi-Sugeno-Fuzzy-Algorithmus, um Störungen abzuschätzen und die Werte der Ausgangsvariablen zu aktualisieren. Es wurde eine Stabilitätsanalyse unter Verwendung der Lyapunov-Stabilitätsbedingung durchgeführt, und Experimente wurden durchgeführt, um den AFSMC-Regler mit traditionellen Sliding-Mode-Regelungsmethoden zu vergleichen.

Die Ergebnisse zeigten, dass der AFSMC-Ansatz eine verbesserte Tracking-Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit im Vergleich zu traditionellen Methoden aufwies. Er zeigte eine niedrigere Wurzel des quadratischen Mittelwertsfehlers und eine überlegene Anpassungsfähigkeit bei plötzlichen Laständerungen. Der AFSMC-Regler schnitt ähnlich wie ein kommerzielles Rehabilitationssystem ab und demonstrierte damit sein Potenzial für die Integration in robotische Rehabilitationseinrichtungen und Prothesen.

Die Forscher rechnen damit, dass innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre ein kommerzielles Rehabilitationssystem mit PAMs entwickelt wird, das Patienten mit Rückenmarksverletzungen, Schlaganfall und anderen Rehabilitationsbedarf zugutekommt.

Diese Forschung trägt zur Trajektorienverfolgungsregelung in PAM-Systemen bei und ermutigt zur weiteren Erforschung und Entwicklung in der Rehabilitations-Technologie.

Pneumatische Künstliche Muskeln: Fortschritte bei der Bahnverfolgungssteuerung in der Rehabilitationstechnologie

Einführung

Pneumatische künstliche Muskeln (PAMs) sind eine vielversprechende Technologie, um menschenähnliche Bewegungen in verschiedenen Branchen, einschließlich Robotik, Rehabilitation und Prothetik, zu simulieren. Um PAMs effektiv zu nutzen, müssen die Steuersysteme ihre Leistung regulieren, aufgrund ihrer Nichtlinearität und Latenz. Traditionelle Steuermethoden haben jedoch Schwierigkeiten mit der Nichtlinearität und Hysterese von PAMs und daher suchen Forscher nach neuen Steuerungsansätzen.

Herausforderungen bei der Steuerung von pneumatischen künstlichen Muskeln

PAMs stellen aufgrund ihrer Nichtlinearität und Hysterese einzigartige Herausforderungen bei der Steuerung dar. Traditionelle Steuermethoden haben Schwierigkeiten, die Leistung von PAMs genau zu regulieren, was zu einer suboptimalen Bahnverfolgung führt. Lernsteuerungs-Algorithmen haben sich theoretisch als wirksam erwiesen, lassen sich jedoch in der Praxis schwer umsetzen. Es ist daher wichtig, diese Einschränkungen zu adressieren, um die Fähigkeiten von PAM-Systemen zu verbessern.

Der Adaptive Fuzzy Sliding Mode Controller (AFSMC)

Der adaptive fuzzy sliding mode controller (AFSMC) ist ein neuartiger Steuerungsansatz, der von einer Gruppe von Forschern unter der Leitung von Associate Professor Ngoc-Tam BUI und Dr. Quy-Thinh Dao entwickelt wurde. Der AFSMC nutzt die Fuzzy-Logik zur Schätzung von Steuerungsparametern und verwendet den Takagi-Sugeno-Fuzzy-Algorithmus zur Schätzung von Störungen und zur Aktualisierung von Ausgangsvariablen. Durch diesen Ansatz kann der AFSMC die Nichtlinearität und Hysterese von PAMs effektiv handhaben.

Schätzung von Steuerungsparametern mit Hilfe der Fuzzy-Logik

Der AFSMC nutzt die Fuzzy-Logik zur Schätzung von Steuerungsparametern, was eine genauere und anpassungsfähigere Steuerung von PAMs ermöglicht. Durch den Einsatz des Takagi-Sugeno-Fuzzy-Algorithmus kann der AFSMC Störungen schätzen und Ausgangsvariablen aktualisieren, was eine präzise Bahnverfolgung in PAM-Systemen ermöglicht.

Stabilitätsanalyse unter Verwendung der Lyapunov-Stabilitätsbedingung

Um die Stabilität des Steuersystems sicherzustellen, wurde eine Stabilitätsanalyse unter Verwendung der Lyapunov-Stabilitätsbedingung durchgeführt. Durch die Überprüfung der Stabilität des Systems kann sichergestellt werden, dass der AFSMC-Steuerungsansatz eine zuverlässige und robuste Steuerung von PAMs bietet.

Bewertung des AFSMC Controllers

Um die Wirksamkeit des AFSMC Controllers zu untersuchen, wurden Experimente durchgeführt, bei denen er mit traditionellen sliding mode Steuermethoden verglichen wurde. Die Bewertung sollte feststellen, ob der AFSMC-Ansatz die Grenzen der herkömmlichen Steuermethoden überwinden und die Bahnverfolgung in PAM-Systemen verbessern kann.

Verbesserte Bahnverfolgungsgenauigkeit

Die Ergebnisse der Experimente zeigten, dass der AFSMC-Ansatz hinsichtlich der Bahnverfolgungsgenauigkeit herkömmliche Methoden übertrifft. Der AFSMC-Controller reduziert signifikant den quadratischen Mittelwertfehler und ermöglicht eine präzisere Bahnverfolgung von PAMs. Diese Verbesserung ist in Anwendungen wie Robotik, Rehabilitation und Prothetik von großer Bedeutung.

Überlegene Anpassungsfähigkeit bei Laständerungen

PAM-Systeme stehen oft plötzlichen Laständerungen gegenüber, bei denen sich Steuersysteme schnell anpassen müssen. Der AFSMC-Controller zeigte eine überlegene Anpassungsfähigkeit bei Laständerungen im Vergleich zu traditionellen Methoden. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass PAMs effektiv auf unterschiedliche Betriebsbedingungen reagieren können, was sie für den Einsatz in der realen Welt geeignet macht.

Potenzialanwendungen in der Rehabilitationstechnologie

Die erfolgreiche Implementierung des AFSMC-Controllers in PAM-Systemen eröffnet neue Möglichkeiten in der Rehabilitationstechnologie. Mit verbesserter Bahnverfolgung können PAMs in robotergesteuerte Rehabilitationsgeräte und Prothesen integriert werden, um Funktionalität und Unterstützung für Patienten mit Rückenmarksverletzungen, Schlaganfall und anderen Erkrankungen, die eine Rehabilitation erfordern, zu verbessern.

Auf dem Weg zu einem kommerziellen Rehabilitationssystem

Die Forscher rechnen damit, dass in den nächsten 5 bis 10 Jahren ein kommerzielles Rehabilitationssystem entwickelt wird, das von PAMs angetrieben wird. Ein solches System wird fortschrittliche Rehabilitationsmöglichkeiten für Patienten bieten und dabei die verbesserten Bahnverfolgungsfähigkeiten des AFSMC-Controllers nutzen. Diese Entwicklung hat das Potenzial, die Wirksamkeit und Effizienz von Rehabilitationsprozessen zu verbessern.

Fazit

Der adaptive fuzzy sliding mode controller (AFSMC) stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Bahnverfolgungssteuerung für PAM-Systeme dar. Durch den Einsatz von Fuzzy-Logik und dem Takagi-Sugeno-Fuzzy-Algorithmus überwindet der AFSMC die Herausforderungen der Nichtlinearität und Hysterese von PAMs. Der AFSMC-Controller hat eine verbesserte Bahnverfolgungsgenauigkeit und Anpassungsfähigkeit gezeigt, was vielversprechend für die Integration in robotergesteuerte Rehabilitationsgeräte und Prothesen ist. Diese Forschung verdeutlicht das Potenzial von PAMs und ermutigt zu weiterer Erforschung und Entwicklung in der Rehabilitationstechnologie.

Quelle

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