För mänsklig promenad, är svängbenet vanligtvis modelleras som en dubbel pendel. Med tanke på en gemensam självpåverkan begränsning vid knäleden i den dubbla pendeln modellen är den största skillnaden i denna studie. Huvudsyftet med denna forskning är att föreslå ett ickelinjärt adaptivt neuralt nätverk (ANN) för detta system. Genom att använda Gaussian RBF-nätverk uppnås asymptotiskt stabil spårning. Vi kommer att använda tillgängliga data från normala mänskliga promenader för de önskade banorna i höft- och knälederna. Genom simulering av systemet, uppfattar vi att svängbenet spårar den normala mänskliga gång med ett försumbart och tolerabelt fel. Nyckelord: självpåverkande ledrestriktion; dubbel pendel; adaptivt neuralt nätverk; svängben. Chez l'humain le mouvement de la jambe mobile est vu comme un mouvement de double pendule. Dans la recherche présente, nous considérons la contrainte d'auto-impact sur le joint du double pendule. L'objectif poursuivi est de promiser pour ce système une méthode de contrôle réseau neuronal adaptif (RNA). En utilisant les réseaux de fonctions de base radiale gaussienne, le suivi asymptomatique est atteint. Pour réaliser cet objectif, nous allons user les données disponibles de la démarche normale humaine come les trajectoires souhaitées de la hanche et du genou. Par simulering du système, nous nous apercevons que la jambe mobildräkt la démarche humaine normale avec une erreur négligeable et tolérable. Mots-clés: contrainte d'un auto-impact; double pendule; réseau neuronal adaptif; jambe mobile.
Under 2015 föreslog Bazargan-Lari et al REF en icke-linjär intelligent controller med adaptiv Neural Network kontroll för mänskliga svängben höft och knäleder.
ADAPTIVE NEURAL NETWORK CONTROL OF A HUMAN SWING LEG AS A DOUBLE-PENDULUM CONSIDERING SELF-IMPACT JOINT CONSTRAINT
{'venue': None, 'journal': 'Transactions of The Canadian Society for Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}