基于ACS算法的最优模糊PID控制器设计及其在CIP-Ⅰ智能人工腿中的应用

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智能仿生人工腿是一种能够很好代替下肢残缺者基本功能的机械电子装置,其能够模仿人体健康腿的运动方式且步行速度可以自然、随意地跟随截肢者步行速度的变化而变化。智能仿生人工腿通过安装在仿生腿上的传感系统获取人体行走过程中的步态信息,并将信息传给微处理器,微处理器据此信息调节膝关节处一个空压气缸内的针阀开度,从而改变仿生腿步行速度,实现对健康腿步态的实时、准确跟踪。目前,智能仿生人工腿已经成为许多发达国家医疗领域的研究热点。 我们设计一种名为CIP-I的新型智能仿生人工腿,对于以前研制的智能人工腿控制系统中的如下不足,控制器中的控制策略过于简单,不能兼顾系统响应的快速性和准确性要求,另外,它的CPU多采用51系列的单片机,其结构扩展复杂,功耗高,运行速度不能满足高级算法的需要,做了以下改进:首先,以ACS(Ant Colony System)算法和模糊逻辑控制为基础,提出了一种可适应各种不同控制对象的最优模糊PID控制器的设计方法。该方法的核心是以ITAE性能准则为目标函数,采用ACS算法去调整和优化模糊PID控制器的量化因子和比例因子,以获得最优的控制规则,进而获得最优的模糊PID控制器。计算机仿真实验表明,与采用其它三种进化算法所设计的最优PID控制器相比,本文提出的最优模糊PID控制器具有最小的ITAE性能指标值,其动态性能和稳态性能更好。这些控制策略的改进提高了智能仿生人工腿步速调整的快速性和准确性;其次,智能控制器的CPU采用德州仪器(TI)公司的:MSP430F149芯片,其功耗低、集成度高且运行速度比51系列单片机要快,可实现复杂算法的在线运算。另外,围绕着MSP430F149丰富的片上资源,我们设计了智能仿生人工腿控制系统的各个模块。 通过控制系统硬件电路的设计、制作,软件的编写、调试以及算法的仿真、调试及运行,结果表明,本文所设计的智能人工腿控制系统具有良好的智能性、快速性和可靠性。
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