Advertisement

该方案基于Model-free adaptive Exoskeleton-based Upper Limb Rehabilitation Robot的主动交互训练控制策略

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
该辅助上肢康复机器人系统依托无模型自适应算法实现外骨骼式的主动交互式的训练控制策略。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications
    优质
    《Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications》一书全面介绍了无模型自适应控制理论及其在各个领域的应用实践,为复杂系统的控制问题提供了创新解决方案。 by Hou, Zhongsheng Jin, Shangtai Introduction ...........................................................................................1 1. Model-Based Control ........................................................................ 1 1.1 Modeling and Identification ......................................................... 1 1.2 Model-Based Controller Design ...................................................3 2. Data-Driven Control .........................................................................5 2.1 Definition and Motivation of Data-Driven Control .....................6 2.2 Object of Data-Driven Control Methods..............................7 2.3 Necessity of Data-Driven Control Theory and Methods ....8 2.4 Brief Survey on Data-Driven Control Methods..................10 2.5 Summary of Data-Driven Control Methods.......................15 3. Preview of the Book.........................................................................16 Recursive Parameter Estimation for Discrete-Time Systems................ 19 2. Introduction ....................................................................................19 2. Parameter Estimation Algorithm for LinearlyParameterized Systems.............................................................20 2.1 Projection Algorithm..........................................................21 2.2 Least-Squares Algorithm ....................................................22 3. Parameter Estimation Algorithm for NonlinearlyParameterized Systems..............................................27 3.1 Projection Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................27 3.2 Least-Squares Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................32 4. Conclusions.................................................................................... 44 Dynamic Linearization Approach of Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................45 1. Introduction ....................................................................................45 2. SISO Discrete-Time Nonlinear Systems ..........................................47 2.1 Compact Form Dynamic Linearization..............................47 2.2 Partial Form Dynamic Linearization..................................53 2.3 Full Form Dynamic Linearization......................................59 3. MIMO Discrete-Time Nonlinear Systems......................................64 3.1 Compact Form Dynamic Linearization.............................64 3.2 Partial Form Dynamic Linearization.................................66 3.3 Full Form Dynamic Linearization......................................69 4. Conclusions.....................................................................................71 Model-Free Adaptive Control of SISO Discrete-TimeNonlinear Systems...........................................75 1. Introduction ....................................................................................75 2. CFDL Data Model Based MFAC ................................................... 77 2.1 Control System Design...................................................... 77 2.2 Stability Analysis ................................................................80 2.3 Simulation Results..............................................................87 3. PFDL Data Model Based MFAC.....................................................93 3.1 Control System Design.......................................................93 3.2 Stability Analysis ................................................................96 3.3 Simulation Results............................................................104 4. FFDL Data Model Based MFAC...................................................108 4.1 Control System Design.....................................................108 4.2 Simulation Results............................................................113 5. Conclusions................................................................................... 118 Model-Free Adaptive Control of MIMO Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................119 1. Introduction .................................................................................. 119 2. CFDL Data Model Based MFAC ..................................................120 2.1 Control System Design.....................................................120 2.2 Stability Analysis ..............................................................124 2.3 Simulation Results............................................................132
  • 进化调度.zip
    优质
    本研究提出了一种创新性的公交调度方案,采用进化策略优化公交系统的运行效率与服务质量。通过模拟自然选择机制,算法能够自适应地调整车辆调度和路线分配,有效缓解交通拥堵并提高乘客满意度。该方法具有广泛的应用前景及实际操作价值。 声明:食用的时候,请记得标明出处哦,尊重他人的劳动成果很重要。这些东西是我们团队一起努力的结果,如果没有我的小伙伴们的支持,我也不能与大家分享这些内容了。我上传的内容已经得到了他们的同意,非常感谢他们的慷慨支持~ 另外,包中包含了完整的数据、可以直接运行的代码、我们的论文以及一篇主要参考文献。代码部分主要借鉴了莫烦python的相关资料,因此要特别感谢提供了文献和代码参考资料的所有作者们鸭。
  • 相角MATLAB流电压器设计
    优质
    本研究探讨了交流电压控制器的设计,并提出了一种新颖的相角控制策略。利用MATLAB平台进行仿真和验证,旨在优化电力系统的稳定性和性能。 在电力电子领域中,相角控制是一种重要的调制技术,在设计交流电压控制器时尤为关键,它能够有效调整输出电压的相位以优化系统性能。本项目探讨了如何利用MATLAB开发一种适用于单相交流-直流(AC-DC)和交流-交流(AC-AC)转换器的相角控制系统。 相角控制的基本原理是通过改变开关器件的开通与关断时间,调整输出电压与输入电压之间的相位差,从而调节功率流动的方向和大小。在单相AC-DC转换器中,这种策略可以有效调节直流输出电压;而在单相AC-AC转换器中,则可通过该控制方式调整频率及幅度以满足不同负载需求。 MATLAB作为强大的数学计算与仿真工具,在开发和验证相角控制算法方面提供了便利条件。利用Simulink模块库中的电力系统组件,可以在MATLAB环境中建立电路模型,并搭建硬件在环(HIL)的AC-DC或AC-AC转换器仿真模型。通过编写M脚本或Stateflow图来实现对开关器件的精确控制。 项目中包含的内容可能有: 1. **Simulink模型**:表示AC-DC或AC-AC转换器电路结构及相角控制逻辑的一个或多组文件。 2. **MATLAB函数库**:用于计算开关信号所需的算法代码。 3. **数据集**:包括输入电压、输出电压和负载信息,以供仿真测试使用。 4. **文档报告**:详细解释了设计思路、算法描述及仿真结果分析。 进行相角控制的MATLAB开发时的关键步骤如下: 1. **模型建立**:利用Simulink构建转换器电气模型,包括输入电源、电感、电容和开关器件等组件。 2. **策略制定**:根据需求设定控制逻辑,并确定开关元件的操作时间点。 3. **算法实现**:将设计的控制策略转化为MATLAB代码,可能需要进行离散化处理以适应数字控制器运行环境。 4. **仿真验证**:在Simulink环境中执行仿真实验,观察不同工况下系统性能指标如输出波形、效率及总谐波失真(THD)等的表现情况。 5. **结果分析与优化**:基于实验数据评估控制效果,并调整参数以确保满足设计要求。 通过深入研究和仿真alphctrl.zip中的内容,可以掌握相角控制系统在MATLAB环境下的具体实现方法。这对于理解和应用该技术具有重要意义,同时也提供了改进现有方案或开发新策略的平台。
  • Matlab与Recurdyne联合仿真悬架 (2014年)
    优质
    本研究采用MATLAB与Recurdyne联合仿真技术,探索并验证了主动悬架控制策略的有效性,旨在提高车辆行驶时的舒适性和稳定性。 为了提升车辆的乘坐舒适性和行驶平顺性,我们利用Recurdyn软件建立了七自由度整车主动悬架模型。通过将悬架动挠度和相对速度作为输入变量、路面激励等级作为输出设计了一个模糊控制器,该控制器能够判断不同级别的路面激励,并将其划分为12级。通过对权重的调整来确定各种级别路面上的最佳反馈增益,从而实现最佳控制效果并改善整体性能。我们通过在Matlab与Recurdyn软件中的联合仿真验证了所提出的复合控制策略的有效性和可行性。
  • VCU开发设计及纯电整车 车辆运行模式管理与MC9
    优质
    本文介绍了VCU开发设计策略,并详细阐述了针对纯电动车辆的整车控制器设计方案,特别是其车辆运行模式管理和控制策略,该策略基于MC9系列微控制器实现。 VCU开发设计策略包括整车控制器的开发与设计方案,特别是纯电动整车控制器的设计方案。这涉及到详细的控制策略、车辆运行模式管理以及通讯协议等内容,并基于MC9S12XEP100进行代码编写、原理图绘制及PCB制作。 具体而言,整车控制策略涵盖了上电逻辑、能量优化管理和制动能量回馈控制等方面。此外,还包括驱动与辅机的控制策略和充电策略等细节。安全保护措施也是设计中的重要组成部分之一,并且需要对VCU故障进行分类分级处理以确保车辆的安全运行。 整个开发过程还需符合相关的国标技术要求,在CAN总线的设计上也需遵循相应的标准规范。
  • 三支决理论学习
    优质
    本研究提出了一种基于三支决策理论的创新性主动学习方法,旨在优化数据选择过程,提高机器学习模型的学习效率和准确性。通过模拟人类认知决策机制,该策略能够在大规模数据集中高效地识别关键信息,减少不必要的计算成本,同时保证或提升最终模型性能。此方法在模式识别、自然语言处理等领域展现出广阔的应用前景。 主动学习是机器学习领域的一个研究热点,旨在解决样本无标签的问题。通过将三支决策的思想应用到主动学习中,并引入决策函数,可以根据无标签样本的不确定性将其划分为三个不同的域:正域、负域和边界域。针对不同区域的样本进行相应处理后,提出了一种基于三支决策理论的主动学习方法(TWD)。
  • Simulink PID悬架系统态仿真研究.docx
    优质
    本文探讨了利用MATLAB Simulink平台进行PID控制策略在汽车主动悬架系统的应用与仿真分析,旨在优化车辆行驶时的舒适性和稳定性。通过详细参数调整和实验验证,提出了一种有效的主动悬架系统动态控制方案。 基于SIMULINK的PID控制策略在主动悬架系统中的动态仿真研究。
  • 深度强化学习避障.zip
    优质
    本项目采用深度强化学习算法,旨在开发高效的自主机器人避障策略。通过智能体与环境交互不断优化路径选择,提高移动机器人的导航能力及安全性。 深度学习使用技巧与模型训练的实战应用开发小系统参考资料及源码参考适用于初学者和有经验的开发者,能够帮助快速上手并建立深度学习模型。
  • CRUISE HEV 高级培-PPTPDF
    优质
    本课程提供CRUISE HEV控制策略的深度解析与学习,涵盖PPT及PDF文档资料,旨在帮助学员全面掌握混合动力系统优化技术。 CRUISE HEV 高级控制策略包含50页的建模思路与详细的控制策略内容。