Bộ điều khiển phản hồi rối loạn chủ động tăng cường cho việc theo dõi quỹ đạo hình sin của bộ khung robot phục hồi chức năng chi trên

Tushar Bhaskarwar1, Sumit Aole1, Rajan Chile1, Balasaheb Patre1, Laxman Waghmare1
1Instrumentation Engineering, Shri Guru Gobind Singhji Institute of Engineering and Technology, Nanded, India

Tóm tắt

Bộ điều khiển phản hồi rối loạn chủ động tăng cường (EADRC) được đề xuất để thực hiện các chuyển động gập và duỗi của khớp vai và khớp khuỷu một cách lặp đi lặp lại và chính xác trong mặt phẳng sagittal bằng cách kết hợp phản hồi lỗi trạng thái phi tuyến (NLSEF), quan sát viên trạng thái mở rộng (ESO) và bộ phân biệt theo dõi ổn định thời gian hữu hạn (FTSTD). Sử dụng phương pháp Euler-Lagrangian, mô hình toán học của bộ khung ngoại vi được phát triển. Một quỹ đạo hình sin được cung cấp như đầu vào cho bộ khung phục hồi chức năng chi trên đa năng với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (MIMO) để thực hiện phục hồi thụ động. EADRC theo dõi quỹ đạo hình sin này bằng cách ước lượng các trạng thái của hệ thống dựa trên dữ liệu đầu vào-đầu ra của hệ thống và chủ động loại bỏ các rối loạn. Các tham số mô hình được biến đổi bởi $$\pm 20\% $$ giá trị thực tế với rối loạn bên ngoài không đổi để chứng minh tính kiên cường của bộ điều khiển đề xuất trước sự không chắc chắn và các rối loạn. Tính ổn định của bộ điều khiển được thảo luận. Chiến lược đề xuất được so sánh với các kỹ thuật dựa trên ESO tiên tiến trong mô phỏng. Nhiều chỉ số hiệu suất đã được sử dụng để đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển, cho thấy rằng chiến lược đề xuất cải thiện hiệu suất theo dõi và độ tin cậy.

Từ khóa

#Bộ điều khiển phản hồi rối loạn chủ động #khung phục hồi chức năng #quỹ đạo hình sin #phản hồi lỗi trạng thái phi tuyến #quan sát viên trạng thái mở rộng

Tài liệu tham khảo

Qian C et al (2021) Quantitative assessment of motor function by an end-effector upper limb rehabilitation robot based on admittance control. Appl Sci. https://doi.org/10.3390/app11156854 Miao Q, Zhang M, Cao J et al (2018) Reviewing high-level control techniques on robot-assisted upper-limb rehabilitation. Adv Robot 32(24):1253–1268 Loureiro RC, Harwin WS (2010). Upper-limb robotic rehabilitation: an overview of clinical practice. https://doi.org/10.1109/memb.2010.936957 Jakob I, Kollreider A, Germanotta M et al (2018) Robotic and sensor technology for upper limb rehabilitation. PM and R 10(9):189–197 Nguiadem C, Raison M, Achiche S (2020) Motion planning of upper-limb exoskeleton robots: a review. Appl Sci 10(21):7626 Lo HS, Xie SQ (2012) Exoskeleton robots for upper-limb rehabilitation: state of the art and future prospects. Med Eng Phys 34(3):261–268 Zhang L, Guo S, Sun Q (2020) An assist-as-needed controller for passive, assistant, active, and resistive robot-aided rehabilitation training of the upper extremity. Appl Sci 11(1):340 Su Y, Sun D, Ren L et al (2006) Integration of saturated PI synchronous control and PD feedback for control of parallel manipulators. IEEE Trans Rob 22(1):202–207 Taha Z, Majeed APA, Abidin AFZ et al (2018) A hybrid active force control of a lower limb exoskeleton for gait rehabilitation. Biomed Eng Biomed Technik 63(4):491–500 Spong MW, Hutchinson S, Vidyasagar M (2006) Robot modeling and control, vol 3. Wiley, New York Jamwal PK, Xie SQ, Hussain S et al (2012) An adaptive wearable parallel robot for the treatment of ankle injuries. IEEE ASME Trans Mechatron 19:64–75 Yang Z, Zhu Y, Yang X, et al (2009) Impedance control of exoskeleton suit based on adaptive RBF neural network. In: 2009 International conference on intelligent human-machine systems and cybernetics, pp 182–187 Kazerooni H, Racine JL, Huang L, et al (2005) On the control of the Berkeley lower extremity exoskeleton (BLEEX). In: Proceedings of the 2005 IEEE international conference on robotics and automation, pp 4353–4360 Kazerooni H, Chu A, Steger R (2007) That which does not stabilize, will only make us stronger. Int J Robot Res 26(1):75–89 Li S, Yang J, Chen W, et al (2016) Disturbance observer-based control: Methods and applications. In: In Proceedings of the 2016 international conference on unmanned aircraft systems (ICUAS), USA, pp 7–10 Gao Z, Huang Y, Han J (2001) An alternative paradigm for control system design. In: Proceedings of the 40th IEEE conference on decision and control (cat. No. 01CH37228), https://doi.org/10.1109/CDC.2001.980926 Gao Z, Hu S, Jiang F (2001) A novel motion control design approach based on active disturbance rejection. In: Proceedings of the 40th IEEE conference on decision and control (Cat. No. 01Ch37228), pp 4877–4882 Tian G, Gao Z (2009) Benchmark tests of active disturbance rejection control on an industrial motion control platform. In: 2009 American Control Conference, pp 5552–5557 Su YX, Duan BY, Zheng CH et al (2004) Disturbance-rejection high-precision motion control of a Stewart platform. IEEE Trans Control Syst Technol 12(3):364–374 Ginhoux R, Gangloff J, de Mathelin M et al (2005) Active filtering of physiological motion in robotized surgery using predictive control. IEEE Trans Rob 21(1):67–79 Desai R, Patre BM, Pawar SN (2018) Active disturbance rejection control with adaptive rate limitation for process control application. In: 2018 Indian control conference (ICC), pp 131–136 Huang Y, Xue W (2014) Active disturbance rejection control: methodology and theoretical analysis. ISA Trans 53(4):963–976 Yu T, Chan KW, Tong JP et al (2010) Coordinated robust nonlinear boiler-turbine-generator control systems via approximate dynamic feedback linearization. J Process Control 20(4):365–374 Huang CE, Li D, Xue Y (2013) Active disturbance rejection control for the ALSTOM gasifier benchmark problem. Control Eng Pract 21(4):556–564 Dulf EH, Both R, Muresan CI (2014) Active disturbance rejection controller for a separation column. In: 2014 IEEE international conference on automation, quality and testing, robotics, pp 1–6 Tan W, Fu C (2015) Linear active disturbance-rejection control: analysis and tuning via IMC. IEEE Trans Industr Electron 63(4):2350–2359 Garran PT, Garcia G (2017) Design of an optimal PID controller for a coupled tanks system employing ADRC. IEEE Lat Am Trans 15(2):189–196 Pawar SN, Chile RH, Patre BM (2017) Modified reduced order observer based linear active disturbance rejection control for TITO systems. ISA Trans 71:480–494 Madoński R, Nowicki M, law Herman P (2014) Application of active disturbance rejection controller to water supply system. In: Proceedings of the 33rd Chinese control conference, pp 4401–4405 Zheng Q, Gao Z (2012) An energy saving, factory-validated disturbance decoupling control design for extrusion processes. In: Proceedings of the 10th World congress on intelligent control and automation, pp 2891–2896 Zeng D, Yu Z, Xiong L et al (2020) HFO-LADRC lateral motion controller for autonomous road sweeper. Sensors 20(8):2274 Zhu E, Pang J, Sun N et al (2014) Airship horizontal trajectory tracking control based on active disturbance rejection control (ADRC). Nonlinear Dyn 75:725-734 Qin C, Qi N, Lu R et al (2011) ADRC fractional order PID controller design of hypersonic flight vehicle. Trans Nanjing univ Aeronaut Astronaut 28(3):240–245 Han J (2009) From PID to active disturbance rejection control. IEEE Trans Industr Electron 56(3):900–906 Gao Z (2006) Active disturbance rejection control: a paradigm shift in feedback control system design. In: 2006 American control conference, pp 7–pp Viteckova S, Kutilek P, Jirina M (2013) Wearable lower limb robotics: a review. Biocybern Biomed Eng 33(2):96–105 Long Y, Du Z, Cong L et al (2017) Active disturbance rejection control based human gait tracking for lower extremity rehabilitation exoskeleton. ISA Trans 67:389–397 Guerrero-Castellanos JF, Rifaï H, Arnez-Paniagua V et al (2018) Robust active disturbance rejection control via control lyapunov functions: application to actuated-ankle-foot-orthosis. Control Eng Pract 80:49–60 Meng W, Liu Q, Zhou Z et al (2015) Recent development of mechanisms and control strategies for robot-assisted lower limb rehabilitation. Mechatronics 31:132–145 Roman RC, Precup RE, Bojan-Dragos CA et al (2019) Combined model-free adaptive control with fuzzy component by virtual reference feedback tuning for tower crane systems. Procedia Comput Sci 162:267–274 Zhang H, Liu X, Ji H et al (2019) Multi-agent-based data-driven distributed adaptive cooperative control in urban traffic signal timing. Energies 12(7):1402 Joe HM, Oh JH (2019) A robust balance-control framework for the terrain-blind bipedal walking of a humanoid robot on unknown and uneven terrain. Sensors 19(19):4194 Hassan M, Kadone H, Suzuki K et al (2014) Wearable gait measurement system with an instrumented cane for exoskeleton control. Sensors 14(1):1705–1722 Del-Ama AJ, Moreno JC, Gil-Agudo A et al (2011) Online assessment of human-robot interaction for hybrid control of walking. Sensors 12(1):215–225 Long Y, Du ZJ, Wang WD et al (2016) Robust sliding mode control based on GA optimization and CMAC compensation for lower limb exoskeleton. Appl Bionics Biomech 2016:5017381–5017381 Chen G, Chan CK, Guo Z et al (2013) A review of lower extremity assistive robotic exoskeletons in rehabilitation therapy. Crit Rev Biomed Eng 41(4–5):343–363 Bortole M, Venkatakrishnan A, Zhu F et al (2015) The H2 robotic exoskeleton for gait rehabilitation after stroke: early findings from a clinical study. J Neuroeng Rehabil 12:1–14 Aole S, Elamvazuthi I, Waghmare L et al (2021) Non-linear active disturbance rejection control for upper limb rehabilitation exoskeleton. Proc Inst Mech Eng Part I J Syst Control Eng 235(5):606–632 Guo BZ, Zhao ZL (2017) Active disturbance rejection control for nonlinear systems: an introduction. Wiley, London Xun WQ, Yu ZK (2017) An exoskeleton joint output force control technology based on improved ADRC. In: 2017 2nd international conference on robotics and automation engineering (ICRAE), pp 146–150 Gao Z (2003) Scaling and bandwidth-parameterization based controller tuning. In: ACC, pp 4989–4996 MATLAB/Simulink (2023) https://in.mathworks.com/products/matlab.html Tavazoei MS (2010) Notes on integral performance indices in fractional-order control systems. J Process Control 20(3):285–291 Dr C, Br H (2011) Modern control systems. Pearson, London Aole S, Elamvazuthi I, Waghmare L et al (2022) Active disturbance rejection control based sinusoidal trajectory tracking for an upper limb robotic rehabilitation exoskeleton. Appl Sci 12(3):1287 Aole S, Elamvazuthi I, Waghmare L et al (2020) Improved active disturbance rejection control for trajectory tracking control of lower limb robotic rehabilitation exoskeleton. Sensors 20(13):3681