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J-GLOBAL ID：201102257933621520   整理番号：11A1409391

進化的ファジィニューラルネットワークに基づく上部の足リハビリテーションロボットのための適応可能なインピーダンス制御

Adaptive Impedance Control for Upper-limb Rehabilitation Robot Based on Evolutionary Fuzzy Neural Network

著者 (3件)： Xu Guozheng (School of Instrument Sci. and Engineering, Southeast Univ., Nanjing) ,  Song Aiguo (School of Instrument Sci. and Engineering, Southeast Univ., Nanjing) ,  Li Huijun (School of Instrument Sci. and Engineering, Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 22  号： 8  ページ： 1880-1884,1889  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 患者の環境が変化する場合には,ロボット援助型リハビリテーションシステムは不安定であるかもしれなくて,それはリハビリテーショントレーニングを能率悪くした。この研究の目的は,進化的ファジィニューラルネットワークに基づく適応可能なインピーダンス制御戦略を開発することであった。オンライン同定法方法を用いて,進化的ファジィニューラルネットワークインピーダンス制御装置の入力として用いた障害のある足の機械学的インピーダンスパラメータを推定した。進化的ファジィニューラルネットワークを用いて,リハビリテーションロボットエンドエフェクタと上部の足の間の所望のインピーダンス制御パラメータを,オンライン学習を通して制御した。このハイブリッド進化的アルゴリズムを適用して,オフラインで所望のインピーダンス制御パラメータを最適化して,次に,動的バックプロパゲーション(BP)アルゴリズムを更に用いて,オンラインでそれらを調節した。解析とシミュレーション結果は,この提案アルゴリズムが伝統的インピーダンス制御方法よりかなりより安定で円滑であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ファジィニューラルネットワーク ,  *ロボット ,  位置制御 ,  力制御 ,  生物進化 ,  エンドエフェクタ ,  シミュレーション ,  パラメータ
準シソーラス用語： *リハビリテーションロボット ,  インピーダンス制御 ,  進化【生物】 ,  進化的アルゴリズム ,  制御パラメータ

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 進化 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  足 ,  リハビリテーションロボット ,  適応 ,  インピーダンス制御