基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閉鏈下肢康復(fù)機器人自適應(yīng)補償控制

摘要： 在下肢康復(fù)機器人的康復(fù)訓(xùn)練過程中，模型參數(shù)、環(huán)境干擾等不確定性因素會影響機器人軌跡跟蹤的精度。針對這一問題，提出了一種基于徑向基函數(shù)（Radial Basis Function,RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)補償控制，該控制方法能夠提高機械系統(tǒng)軌跡跟蹤的精確性。首先，設(shè)計一款具有4種工作模式、運動穩(wěn)定的閉鏈臥式下肢康復(fù)機器人結(jié)構(gòu)；然后，利用拉格朗日方法求解動力學名義模型，將康復(fù)裝置的... （共9頁）