راهکارکنترل مقاوم مبتنی بر یادگیری تقویتی به منظور توانبخشی حرکتی بازوی دست

Authors

Abstract:

توانبخشی حرکتی از مباحث مورد توجه محققان است. در اینتحقیق، یک راهکار کنترلی به منظور کنترل حرکت مدلی از بازوی دست با سه مفصل ارائه شده است. در مدل مورد استفاده، اثر فعالسازی همزمان عضلات آگونیست و آنتاگونیست مفصل مچ دست با استفاده از مکانیزم فریز سازی لحاظ شده است. با الهام از عملکرد سیستم اعصاب مرکزی در کسب مهارتهای حرکتی، راهکار کنترلی ارئه شده مبتنی بر یکی از الگوریتم های یادگیری تقویتی توسعه داده شده است. ابتدا کارایی کنترل کننده کلاسیک مبتنی بر یادگیری تقویتی به منظور کنترل حرکت دست به سمت یک هدف مشخص، مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان دادند که چنین کنترل کننده ای نمی تواند حتی بازای پس چندین اپیزود پایداری سیستم را حفظ نماید. در مرحله بعد به منظور بهبود وضعیت پایداری و همچنین کارایی کنترل کننده، ترکیبی از کنترل کننده تناسبی-انتگرالی-مشتقی (PID) و کنترل کننده مبتنی بر یادگیری تقویتی ارائه و مورد ارزیابی قرار گرفت. کنترل کننده PID در کنار یادگیری تقویتی کارایی خوبی داشته است، اما به لحاظ تئوری تضمینی برای اثبات پایداری وجود ندارد. لذا به منظور بهبود شرایط پایداری سیستم کنترل، از ترکیب کنترل کننده HTC و کنترل کننده PID همراه با کنترل کننده مبتنی بر راهکار یادگیری تقویتی استفاده شده است. به این ترتیب پایداری سیستم کنترل حلقه بسته مبتنی تئوری لیاپانوف تضمین شده است. نتایج نشان دادند که کنترل کننده ترکیبی با استفاده از HTC در برابر اغتشاش خارجی و تغییرات تصادفی پارامترهای سیستم، کارایی بسیار خوبی داشته است. پس از شبیه سازی-های کامپیوتری، به منظور ارزیابی کاملتر راهکار کنترلی پیشنهادی، آزمایش های انسانی طراحی و انجام شدند. در آزمایش های انسانی الگوی فعالیت عضلات مفاصل دست، طی عملکرد حرکت دست با استفاده از سیگنال های الکترومایوگرام عضلات، استخراج شدند. نتایج نشان می دهند که همزمانی قابل ملاحظه ای بین بازه زمانی مربوط به فعالیت و عدم فعالیت تغییرات سیگنال خروجی کنترل کننده در مطالعات شبیه سازی با الگوی فعالیت عضلات دست فرد سالم وجود دارد.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

پیش‌بینی روند حرکتی قیمت سهام با استفاده از XCS مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و یادگیری تقویتی

پیشرفت‌ها در حوزۀ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌خصوص درزمینۀ محاسبات تکاملی نه‌تنها ما را قادر به تجزیه‌وتحلیل مؤثرتر داده‌ها نموده است، بلکه این امکان را فراهم ساخته که از آن‌ها برای فهم هرگونه الگوی زیربنایی بازارهای مالی استفاده گردد. اقتصاددانان، آماردانان و مدرسان امور مالی همواره علاقه‌مند به توسعه و آزمایش مدل‌های رفتاری قیمت سهام بوده‌اند. XCS سامانه‌ای مرکب از الگوریتم ژنتیک و یادگیری ...

full text

کنترل‌کننده مقاوم تطبیقی بار فرکانس مبتنی بر یادگیری تقویتی برای یک سیستم قدرت به‌هم‌پیوسته شامل SMES

هدف از این مقاله استفاده از یادگیری تقویتی برای طراحی کنترل‌کننده‌های PID و SMES مقاوم و تطبیقی برای کنترل بار فرکانسی در یک سیستم قدرت دو ناحیه‌ای حرارتی است. ابتدا تنظیم پارامترهای کنترل‌کننده‌های PID و SMES به‌صورت یک مسئله بهینه‌سازی مدل‌شده توسط الگوریتم تدریس - یادگیری اصلاح‌شده حل می‌شود. سپس عملکرد هم‌زمان آن‌ها با استفاده از الگوریتم پیشنهادی مبتنی بر یادگیری تقویتی بهینه می‌گردد. کنتر...

full text

کنترل کننده مقاوم تطبیقی بار فرکانس مبتنی بر یادگیری تقویتی برای یک سیستم قدرت به هم پیوسته شامل smes

هدف از این مقاله استفاده از یادگیری تقویتی برای طراحی کنترل کننده های pid و smes مقاوم و تطبیقی برای کنترل بار فرکانسی در یک سیستم قدرت دو ناحیه ای حرارتی است. ابتدا تنظیم پارامترهای کنترل کننده های pid و smes به صورت یک مسئله بهینه سازی مدل شده توسط الگوریتم تدریس - یادگیری اصلاح شده حل می شود. سپس عملکرد هم زمان آن ها با استفاده از الگوریتم پیشنهادی مبتنی بر یادگیری تقویتی بهینه می گردد. کنتر...

full text

تفاوت های رشدی – تکاملی در یادگیری توالی حرکتی : رویکرد یادگیری تکلیف مبتنی بر رشد حرکتی

یادگیری تکالیف حرکتی یکی از مؤلفه های اساسی تجربیات بشر و مجموعه ای از فرایندهای حسی ، شناختی و حرکتی می باشد. بسیاری از رفتارهای پیچیده حرکتی بر اساس نوعی ترتیب یا توالی انجام می شوند. هدف از مطالعه حاضر بررسی تفاوت های رشدی تکاملی در یادگیری توالی حرکتی در سه نمونه مقطعی از کودکان با دامنه سنی 7، 8 و 10 سال و یک گروه گواه از بزرگسالان بوده است. برای این منظور، ابتدا نرم افزار تخصصی ارائه محرک...

full text

ارائه الگوریتمی مبتنی بر یادگیری جمعی به منظور یادگیری رتبه‌بندی در بازیابی اطلاعات

Learning to rank refers to machine learning techniques for training a model in a ranking task. Learning to rank has been shown to be useful in many applications of information retrieval, natural language processing, and data mining. Learning to rank can be described by two systems: a learning system and a ranking system. The learning system takes training data as input and constructs a ranking ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 7  issue 3

pages  17- 30

publication date 2013-12

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

No Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023