A Comparative Simulation Study of Reactive Control and Model Predictive Control for Discrete Hydraulic Actuation of Knee Exoskeleton
Translated title
Et Komparativt Simuleringsstudie af Reaktiv Kontrol og Model-Forudsigelses-Kontrol til Diskret Hydraulisk Aktuering af Knæ-Exoskelet
Author
Munk, Emil Plovmand
Term
4. term
Education
Publication year
2022
Submitted on
2022-05-30
Abstract
This master’s thesis presents a comparative simulation study of reactive control and model predictive control (MPC) for a knee exoskeleton driven by a discrete hydraulic actuator. Motivated by the high power density of hydraulics and a novel actuation concept, the aim is real‑time‑feasible and energy‑efficient knee angle tracking over the gait cycle. Physics‑based models of the hydraulic actuation, the human leg, and ground reaction forces are derived; the actuator comprises two dual‑chamber cylinders connected to high/low pressure rails, yielding 16 discrete force levels. The reactive controller is realized as a PD scheme with torque compensation and torque feed‑forward, combined with a force switching algorithm that maps continuous commands to discrete levels. The MPC uses a linearized prediction model and an optimization‑based cost function that penalizes tracking error and energy consumption; both approaches assume access to measured knee torque for compensation. Performance is assessed in simulation with injected noise using tracking accuracy, energy use, force‑level switching, noise sensitivity, and computation time as criteria. Results show that MPC achieves roughly double the tracking precision of the reactive controller (position and speed rms errors of 0.63° and 0.19 rad/s over a full gait cycle), consumes less energy, and requires fewer force switches while being less sensitive to noise; its drawback is higher processing time (about 0.3 ms), with real‑time feasibility to be verified on the target microprocessor. An additional analysis shows that omitting torque compensation severely degrades performance, underscoring the value of measuring knee torque. Due to the absence of a prototype, all findings are simulative, and the controllers are proposed for later implementation and testing.
Denne kandidatafhandling gennemfører et sammenlignende simulationsstudie af reaktiv regulering og modelprædiktiv regulering (MPC) for et knæ‑eksoskelet med diskret hydraulisk aktuering. Med afsæt i hydraulikkens høje effekttæthed og et nyt aktuatorprincip er målet realtids‑egnet og energieffektiv sporing af knævinklen gennem gangcyklussen. Der opstilles fysiske modeller af den hydrauliske aktuator, det menneskelige ben og jordreaktionskræfter; aktuatoren består af to dobbeltkammercylindre koblet til høj/lav trykskinne, hvilket giver 16 diskrete kraftniveauer. Den reaktive controller implementeres som en PD‑struktur med momentkompensation og feed‑forward, kombineret med en kraftskiftealgoritme til at omsætte kontinuerte kommandoer til diskrete niveauer. MPC anvender en lineariseret prædiktionsmodel og en optimeringsbaseret omkostningsfunktion, der straffer sporingsfejl og energiforbrug; begge tilgange forudsætter adgang til målt knæmoment for kompensation. Ydelsen evalueres i simulation med tilført støj ud fra nøjagtighed, energiforbrug, antal kraftskift, støjfølsomhed og beregningstid. Resultaterne viser, at MPC opnår omtrent dobbelt så høj sporingspræcision som den reaktive controller (rms‑fejl på 0,63° i position og 0,19 rad/s i hastighed over en hel gangcyklus), bruger mindre energi og kræver færre skift mellem kraftniveauer samt er mindre følsom for støj; ulempen er højere beregningstid (omkring 0,3 ms), hvis realtids‑egnethed må afprøves på målprocessor. Yderligere analyse indikerer, at udeladelse af momentkompensation markant forringer begge controlleres ydelse, hvilket understreger værdien af at måle knæmomentet. Da der ikke fandtes en prototype, er alle resultater simulative, og de foreslåede controllere er tiltænkt senere implementering og test.
[This apstract has been generated with the help of AI directly from the project full text]
Keywords