基于自适应神经网络控制的上肢辅助外骨骼系统鲁棒跟踪控制研究

《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》：Radial Basis Function Neural Network Adaptive Controller for Wearable Upper-Limb Exoskeleton with Disturbance Observer

本文针对上肢辅助外骨骼系统在存在模型不确定性和外部干扰情况下的轨迹跟踪控制问题，提出了一种基于自适应径向基函数神经网络（RBFNN）的鲁棒控制策略。研究人员通过设计高维积分型Lyapunov函数，结合RBFNN估计器对系统不确定性进行在线逼近，并引入扰动观测器增强系统鲁棒性。研究结果表明，该控制器能够有效补偿系统参数变化和外部扰动，确保跟踪误差的渐近收敛，为上肢康复外骨骼系统的精确控制提供了理论依据和技术支持。

　　

上肢外骨骼机器人作为康复医疗领域的重要辅助设备，其控制性能直接影响康复训练效果。然而，这类系统在实际应用中面临诸多挑战：人体上肢运动学模型复杂，系统参数存在不确定性；人机交互过程中产生的时变扰动难以精确建模；外部环境变化会进一步影响系统动态特性。这些因素使得传统控制方法难以实现精确的轨迹跟踪控制，制约了外骨骼系统在康复训练中的临床应用效果。

为应对这些挑战，发表在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》上的这项研究，提出了一种创新的自适应神经网络控制策略。该研究团队针对上肢辅助外骨骼系统的控制问题，开展了深入的理论分析和算法设计工作。

研究人员采用了几项关键技术方法：首先建立了包含惯性矩阵M_k(q)、科里奥利力矩阵C_k(q,?)和重力向量G_k(q)的四自由度上肢外骨骼动力学模型；设计了基于高维积分型Lyapunov函数的稳定性分析框架；利用径向基函数神经网络（RBFNN）对系统不确定性进行在线估计；引入了扰动观测器增强系统对外部干扰的鲁棒性。

系统建模与问题描述

研究团队首先建立了四自由度上肢外骨骼的完整动力学模型。该模型考虑了关节空间中的惯性矩阵M_k(q)、科里奥利力矩阵C_k(q,?)和重力向量G_k(q)等关键参数。通过状态空间转换，将系统表示为更易于控制器设计的形式，为后续控制算法开发奠定了理论基础。

自适应神经网络控制器设计

针对系统存在的不确定性和外部扰动，研究人员设计了基于RBFNN的自适应控制器。该控制器通过神经网络在线估计系统不确定性项?(x)，并结合扰动观测器对外部干扰进行实时补偿。控制律设计确保了在存在建模误差和外部扰动的情况下，系统仍能保持稳定的跟踪性能。

稳定性分析

通过构造适当的高维积分型Lyapunov函数，研究团队严格证明了闭环系统的稳定性。分析结果表明，在满足特定条件时，跟踪误差能够渐近收敛到零，系统所有信号保持有界。这一理论保证为控制器的实际应用提供了重要依据。

扰动观测器设计

为提高系统对外部干扰的鲁棒性，研究人员引入了扰动观测器机制。该观测器能够实时估计并补偿系统受到的未知外部扰动，显著增强了控制系统的抗干扰能力。通过Lyapunov稳定性理论，证明了扰动估计误差的有界性。

研究结论表明，该文提出的自适应神经网络控制策略能够有效解决上肢外骨骼系统在存在模型不确定性和外部干扰时的轨迹跟踪问题。通过理论分析和稳定性证明，验证了控制系统的可靠性和有效性。这项研究不仅为上肢康复外骨骼的控制提供了新的解决方案，其设计方法还可推广到其他类型的机器人系统控制中，具有重要的理论意义和实际应用价值。