基于确定学习的上肢康复机器人自适应控制方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于确定学习的上肢康复机器人自适应控制方法，其特征是，包括：基于采样确定学习理论，构建自适应神经网络控制器；基于自适应神经网络控制器，根据周期训练轨迹进行跟踪控制学习，学习机器人系统未知状态，得到作为离线学习模型的基于经验的控制器；在基于经验的控制器的基础上，嵌入相同神经网络结构的控制器，用于学习外界干扰影响，以此构建在线学习模型；将离线学习模型作为本模型，将在线学习模型学习到的知识作为子模型，构建动态神经网络辨识器来建模本模型和各个子模型的内在动力学信息库，并通过学习得到基于经验的辨识器；根据实时控制过程中当前的机器人系统动力学，通过基于经验的辨识器选取相应的本模型与子模型组合控制器，利用组合控制器来控制康复机器人执行相应的康复动作。