基于磁流变阻尼器和半月板的智能仿生腿研究

发布时间：2017-05-03 03:13

  本文关键词：基于磁流变阻尼器和半月板的智能仿生腿研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于疾病、天灾、战争、交通事故和人为伤害等,目前社会上已出现越来越多的肢体残疾患者。下肢假肢可以代偿人体站立、行走等功能,其研究开发具有重要的社会效益和经济效益。传统的机械假肢不能满足肢残人需求的多样性,所以智能假肢便成为肢残人的追求。智能仿生腿是一种集信息技术、电子技术、控制技术、生物医疗技术以及机械技术等为一体的能够最大限度模仿人体健康腿运动的高级智能下肢假肢。智能仿生腿在机构设计和运动拟人方面都较一般假肢有了很大的改善,可以帮助残疾人以更加接近正常人的方式去完成各种活动。因此,智能仿生腿的研究具有重要的实用价值。本论文的主要工作有：(1)在总结智能仿生腿功能需求的基础上,利用Pro/E软件建立了智能仿生腿的总体设计方案,包括膝关节的设计、半月板的设计、踝关节的设计和假脚的选择。膝关节的设计采用四连杆传动机构。通过ADAMS运动学分析四杆膝关节的瞬心轨迹,并对四杆膝关节假肢的稳定性和运动性能进行研究。最后对膝关节的驱动进行设计,提出了基于磁流变阻尼器的半主动控制方案。(2)在研究人体真实半月板的结构和功能的基础上,基于仿生学原理,建立了半月板的仿生结构,然后通过ANSYS软件对半月板进行了有限元分析。(3)在磁流变阻尼器实验的基础上,基于对磁流变阻尼器力学模型的研究,采用Bouc-Wen模型来建立磁流变阻尼器的正向模型,并搭建其Simulink模型,之后采用BP神经网络来建立磁流变阻尼器的逆向模型。(4)通过分析虚拟样机联合仿真技术,选用ADAMS和MATLAB/Simulink搭建智能仿生腿的联合仿真平台。首先采用PID控制算法对仿生腿进行控制仿真,然后在PID控制算法的基础上采用模糊PID控制算法对其进行仿真。
【关键词】：智能仿生腿 瞬时旋转中心 磁流变阻尼器 半月板 联合控制仿真
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R318;TB535
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 引言11-12
• 1.2 智能假肢的发展概况12-15
• 1.2.1 国外智能假肢的研究概况12-14
• 1.2.2 国内智能假肢的研究概况14-15
• 1.3 磁流变阻尼器的研究现状及其应用15-16
• 1.3.1 磁流变阻尼器研究现状15
• 1.3.2 磁流变阻尼器的应用15-16
• 1.4 课题研究意义、内容和方法16-18
• 1.4.1 课题的研究目的与意义16-17
• 1.4.2 主要研究内容和方法17-18
• 1.5 论文内容介绍18-21
• 第2章 智能仿生腿方案设计21-31
• 2.1 智能仿生腿的功能需求21
• 2.2 智能仿生腿结构设计21-27
• 2.2.1 仿生腿膝关节设计22-26
• 2.2.2 仿生腿踝关节和假脚的设计26-27
• 2.2.3 半月板设计27
• 2.3 智能仿生腿膝关节驱动选择27-28
• 2.4 智能仿生腿虚拟样机28-29
• 2.5 本章小结29-31
• 第3章 半月板结构设计与应力分析31-41
• 3.1 半月板的结构与功能31-32
• 3.1.1 半月板结构31
• 3.1.2 半月板功能31-32
• 3.2 半月板结构设计32-34
• 3.2.1 半月板结构设计方案一32-33
• 3.2.2 半月板结构设计方案二33-34
• 3.2.3 半月板结构设计方案对比34
• 3.3 半月板有限元分析34-39
• 3.3.1 前处理35-36
• 3.3.2 加载及求解36-37
• 3.3.3 后处理37-39
• 3.4 本章小结39-41
• 第4章 磁流变阻尼器实验与力学模型41-59
• 4.1 磁流变阻尼器概述41-42
• 4.1.1 磁流变阻尼器的工作原理41
• 4.1.2 磁流变阻尼器的工作模式41-42
• 4.2 磁流变阻尼器的性能实验42-44
• 4.2.1 磁流变阻尼器实验装置介绍43
• 4.2.2 磁流变阻尼器实验原理43-44
• 4.2.3 磁流变阻尼器实验过程44
• 4.2.4 磁流变阻尼器实验结果44
• 4.3 磁流变阻尼器力学模型44-48
• 4.3.1 Bingham模型44-45
• 4.3.2 修正的Bingham模型45-46
• 4.3.3 Bouc-Wen模型46
• 4.3.4 修正的Bouc-Wen模型46-47
• 4.3.5 多项式模型47-48
• 4.3.6 智能模型48
• 4.3.7 各种模型存在的问题48
• 4.4 磁流变阻尼器正向模型48-50
• 4.5 磁流变阻尼器仿真结果50-52
• 4.6 基于BP神经网络的磁流变阻尼器逆模型52-58
• 4.6.1 BP神经网络学习算法公式推导53-56
• 4.6.2 磁流变阻尼器逆向模型的神经网络建模56-58
• 4.7 本章小结58-59
• 第5章 仿生腿虚拟样机联合仿真59-71
• 5.1 虚拟样机联合仿真概述59-60
• 5.1.1 虚拟样机技术59-60
• 5.1.2 联合仿真概述60
• 5.2 智能仿生腿仿真平台搭建60-62
• 5.3 PID控制仿真62-65
• 5.3.1 PID控制原理62-63
• 5.3.2 PID控制仿真分析63-65
• 5.4 模糊PID控制仿真65-69
• 5.4.1 模糊控制基本原理66
• 5.4.2 模糊控制器设计66-68
• 5.4.3 模糊PID控制仿真及分析68-69
• 5.5 本章小结69-71
• 第6章 总结与展望71-73
• 6.1 总结71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-79
• 致谢79

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