Diseño de un controlador neuronal de fuerza para un exoesqueleto de extremidad inferior
El presente proyecto propone el diseño de un controlador neuronal de fuerza para un exoesqueleto de extremidad inferior. En este proyecto se aplicó el modelo en V para el diseño del sistema de control para sistemas Mecatrónicos. En la etapa inicial de este proyecto se definió los requerimientos del...
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| Autor principal: | |
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| Format: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicat: |
2021
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/23240 |
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Afegir etiqueta | Sumari: | El presente proyecto propone el diseño de un controlador neuronal de fuerza para un exoesqueleto de extremidad inferior. En este proyecto se aplicó el modelo en V para el diseño del sistema de control para sistemas Mecatrónicos. En la etapa inicial de este proyecto se definió los requerimientos del sistema de control, los cuales delimitan los parámetros de la estructura de este. En estos requerimientos se marcan el lenguaje de programación en C/C++ y las placas de desarrollo a usarse en el avance del proyecto. Posteriormente, se realizó la definición de las funciones específicas de un control con red neuronal artificial previamente entrenada, donde se determinó el funcionamiento de cada etapa del entorno de simulación el cual se encontraba en el software Matlab-Simulink, así como el tipo de dato de entrada el cual son señales electromiográficas que son generadas por los músculos del ser humano. Con esto se implementó un diseño de alto nivel definiendo e implementando cada bloque de control del entorno de Simulink necesario para el sistema, el cual se encarga de procesar las señales que entra al sistema. Todo se realiza para la implementación del sistema de control en las diferentes placas de control, esto a razón de poseer distintos tipos de estructura en su arquitectura y en específico de tener implementado diferentes microcontroladores. Esto por motivo de observar y analizar el comportamiento de cada microcontrolador implementado en la placa de control, y dar a conocer el mejor comportamiento para entender el escenario ideal a usar cada una de estas placas. Todo esto se realizó con el método PIL, el cual permite generar código programable para distintas placas de desarrollo. Para la etapa final, se realiza una observación y análisis profundo de cada comportamiento, tomando registro posterior al procesamiento de diferentes señales electromiográficas. |
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