《表1 模糊控制规则kp：下肢软质康复外骨骼机器人的模糊神经网络阻抗控制》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《下肢软质康复外骨骼机器人的模糊神经网络阻抗控制》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

传统的PID控制器由于原理简单、易于实现等特点在机器人控制系统中应用最为广泛，但其不适用于复杂非线性系统的控制．然而，模糊PID控制不需要精确的数学模型，利用模糊数学理论和方法可以实时调整PID参数实现最优控制[20]．在位置跟踪实验阶段，发现PID参数的比例项对算法跟踪性能的影响最为显著．因此，设计的模糊逻辑控制器采用“两输入单输出”模式．为实现参数自适应控制，输入为位置误差e以及位置误差变化率v，输出为实时调整的参数模糊解kp，将膝关节角度增大定为正值，减小为负值．经过多次实验，归纳出学习率调整原理为：当位置误差较大时，为了加快系统的响应速度使系统有较好的跟踪性能，应加大kp的值；当位置误差为中等大小时，为了保证较小的超调量与一定的响应速度，应让kp维持在较小值；当位置误差比较小时，为了使系统具有较好的稳定性能，可使kp取得大些．所有的模糊子集均采用三角形隶属度函数并设定模糊规则如表1所示．