Optimal Backstepping Controller Design for Prosthetic Knee Joint
Notice bibliographique
Résumé
The mobility of people who have had a lower limb amputated is slower, less stable, and needs more metabolic energy than the movement of physically fit, also, often have difficulty moving on uneven terrain and stairs. In most cases, these problems may be traced back to the usage of controllers for an above-knee prosthesis, which enhances movement and more quality of life for millions of individuals who have lost lower limbs. In this work addresses the dynamic modeling and parameter identification of the lower limb, and the control of a 2-DOF joint prosthetic, because the uncertainty, high nonlinearity, problems with imbalance, and external perturbations, which can occur during movement. Backstepping control algorithm based on the Lyapunov theory was used, this is to ensure system stability with enhanced dynamic performance. The Bat algorithms optimization technique was used to fine-tune these design parameters to improve the performance of the proposed controller. From the results, found that the quantitative comparison between the present study and the related articles previously published which used sliding mode observer control, showed reasonable agreement. To comparison between convolution Backstepping control and optimal Backstepping control with Bat algorithms, at the control action consumptions. It was found that the position error of the prosthetic knee is enhanced by 9% at joint1 and 7.4% at joint2, respectively. Therefore, the results are considered satisfactory for such biomedical systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».