主动型假肢膝关节能够为下肢截肢者在行走的过程中提供相应的助力,可以帮助下肢残肢者像正常人一样自如行走,提高生活质量,在康复辅具相关领域具有重要的研究和应用价值。由于假肢膝关节系统具有非线性和不确定性等特点,而且穿戴者对其舒适性和安全性也有一定的要求。因此,需要设计合适的控制方法保证主动型假肢膝关节控制系统的控制精度。本文的研究重点是控制方法的理论研究,通过仿真实验验证方法的有效性,针对主动型假肢膝关节的控制方法问题,提出了滑模控制结合神经网络的方法进行研究。主要研究内容如下:首先,为提高主动型假肢膝关节的模型精度和改善控制器的控制效果,本文在借鉴传统下肢动力学建模方法的基础上,将人体下肢简化为连杆刚体模型,应用牛顿—欧拉动力学分析方法分别对摆动期和支撑期的下肢运动进行分析,推导建立人体下肢动力学模型,为后续控制器的设计奠定基础。利用VICON运动捕捉系统,采集人体下肢运动信息,得到下肢各关节在步态周期内的角度变化。其次,针对假肢膝关节模型系统具有非线性不确定性的问题,将RBF神经网络估计和滑模控制方法相结合设计鲁棒控制器。利用RBF神经网络的逼近特性估计模型中的非线性函数部分,并将估计值补偿到控制器中,减小滑模控制增益,降低抖振。仿真实验结果表明,设计的RBF神经网络滑模控制器具有良好的鲁棒性,通过Lyapunov稳定性证明方法确保了设计系统的稳定性。最后,考虑外界干扰导致假肢系统关节角度跟踪精度较低的问题,设计构造径向基神经网络干扰观测器观测系统的综合干扰,结合终端滑模控制方法实现系统关节角度的轨迹跟踪。RBF神经网络干扰观测器能够对系统的不确定性以及外界扰动的综合干扰进行观测,将观测值引入到设计的滑模控制器中进行补偿,有效地提高系统跟踪控制精度。采用终端滑模方法设计控制器,可以提高系统误差的收敛速度,确保系统跟踪误差可以在有限时间收敛。