Araşdırma maqnetoreoloji (MR) maye damperi istifadə edən transfemoral protez dizdə üç tork səviyyəli idarəetmə yanaşmasını eyni model çərçivəsində müqayisə edir: model əsaslı feedforward idarəetmə, robust inverse-dynamics idarəetmə və adaptive inverse-dynamics idarəetmə. İşdə iki əlaqəli müstəvi ayaq modeli Lagrange üsulu ilə qurulmuş, bud hərəkətindən istənilən diz bucağını qiymətləndirmək üçün üçüncü dərəcəli polinom hazırlanmış və MR damper qüvvəsinin diz oynağı torkuna çevrilməsi həndəsi olaraq çıxarılmışdır. Simulyasiyalarda adaptive inverse-dynamics ən aşağı diz bucağı izləmə xətasını vermiş, lakin ən yüksək idarəetmə səyi tələb etmişdir; robust inverse-dynamics isə tədqiqatçıların hesabatına görə adaptive üsula yaxın izləmə performansını təxminən 12% daha aşağı idarəetmə enerjisi ilə təmin edərək işdə ən balanslı dəqiqlik–səy uzlaşmasını göstərmişdir. Nəticələr fiziki protezdən və ya insan yerişi təcrübəsindən deyil, modelləşdirmə və simulyasiyadan əldə edilmişdir.

İşin aktuasiya qiymətləndirməsində MR damper diz hərəkətinə qarşı tənzimlənə bilən müqavimət yaradan əsas yarı-aktiv element kimi istifadə olunur. MR damper mexaniki sistemə müsbət enerji verə bilmədiyi üçün idarəedicinin tələb etdiyi tork damperin enerji dağıdan iş şərti ilə uyğun gəlmədikdə və ya damper tutumunu aşdıqda köməkçi DC mühərrik qalan torku təmin edir. Buna görə iş MR damper ilə aktiv mühərriki fiziki funksiyalarına görə bölüşdürən hibrid aktuasiya yanaşmasını qiymətləndirir.

Mənbə yeriş məlumatlarındakı bud və diz bucaqlarından istifadə etməklə stance və swing mərhələləri üçün ayrıca kubik hip-to-knee qiymətləndiricilər yaratmışdır. Tədqiqatçılar birinci dərəcədən altıncı dərəcəyə qədər polinomları RMSE ilə müqayisə etmiş və üçüncü dərəcədən sonra əlavə yaxşılaşmanın məhdud qalmasına görə kubik modeli seçmişdir. Sonrakı idarəetmə qiymətləndirməsində hər üç idarəedici üçün ortaq \(k_p=k_d=10\) qazancı istifadə edilmiş; bu seçim 25 fərqli qazanc cütünü əhatə edən həssaslıq analizi ilə dəstəklənmişdir.

Şəkil 17-də feedforward idarəetmənin RMS diz bucağı xətası təxminən 2° səviyyəsindəykən robust və adaptive idarəedicilərin xətaları təxminən 1,5° səviyyəsindədir. Şəkil 18-də adaptive idarəedici ən yüksək normallaşdırılmış idarəetmə enerjisini, robust idarəedici isə ən aşağı dəyəri göstərir. Mənbənin nəticə bölməsinə görə robust yanaşmanın idarəetmə enerjisi adaptive üsula nisbətən təxminən 12% daha aşağıdır.

Türkiyə baxımından qiymətləndirmə: İşin metodu Türkiyədə protez diz, reabilitasiya robotikası, ağıllı material əsaslı aktuatorlar və geyilə bilən mekatronik sistemlər üzrə aparılan tədqiqatlar üçün faydalı idarəetmə-modelləşdirmə çərçivəsi təqdim edə bilər. MR damperin aşağı güclü yarı-aktiv müqavimət yaratması ilə yalnız zəruri olduqda işləyən köməkçi mühərrikin birlikdə qiymətləndirilməsi enerji istifadəsi və cihaz kütləsi arasındakı dizayn kompromislərini araşdırmaq baxımından əhəmiyyətlidir. Lakin iş real istifadəçi, real yer reaksiya qüvvəsi, soket–güdük qarşılıqlı təsiri, sensor səs-küyü, rabitə gecikməsi, batareya ömrü və termal sərhədlər üzərində yoxlanmamışdır. Buna görə nəticələrdən birbaşa klinik uğur, təhlükəsiz yerimə və ya real istifadə müddəti çıxarıla bilməz.

Araşdırmanın əsas sualı nədir?

İşin açıq tədqiqat sualı eyni MR damperli protez-diz modeli altında robust inverse-dynamics idarəetmənin feedforward və adaptive inverse-dynamics idarəetmə arasında daha yaxşı izləmə dəqiqliyi–aktuator səyi uzlaşması təmin edib-etməyəcəyidir.

Tədqiqatçıların iş hipotezi iki hissəlidir. Adaptive inverse-dynamics idarəetmənin onlayn parametr yeniləməsi sayəsində ən aşağı izləmə xətasını yaratması gözlənilir. Robust inverse-dynamics idarəetmənin isə bounded-uncertainty kompensasiyası sayəsində adaptive üsula yaxın dəqiqliyi daha aşağı idarəetmə səyi ilə verməsi gözlənilir.

Məqalə yeni inverse-dynamics idarəetmə nəzəriyyəsi inkişaf etdirdiyini iddia etmir. Elmi töhfə üç mövcud idarəetmə yanaşmasını eyni protez modelinə, eyni istinad trayektoriyasına, eyni əsas qazanc seçiminə və ortaq aktuator fizibilik çərçivəsinə yerləşdirərək müqayisə etməkdir.

Niyə MR damper istifadə olunur?

Maqnetoreoloji mayelər maqnit sahəsi tətbiq edildikdə reoloji xüsusiyyətləri sürətlə dəyişən ferromaqnit hissəciklərdən ibarət axışqanlardır. MR damperdə bobin cərəyanı dəyişdirilərək damperin hərəkətə qarşı yaratdığı müqavimət tənzimlənə bilər.

Bu xüsusiyyət protez diz baxımından iki üstünlük verir: hərəkət müqaviməti yeriş dövrünün fərqli mərhələlərində dəyişdirilə bilər və bu tənzimləmə tam aktiv mühərrikin davamlı mexaniki iş yaratmasını tələb etmir.

Bununla belə MR damperin mühüm fiziki sərhədi enerji dağıdıcı olmasıdır. Sistemdən mexaniki enerji uzaqlaşdıra bilər, lakin zəruri olduqda oynağa aktiv iş verə bilməz. İşdə köməkçi DC mühərrik əlavə edilməsinin əsas səbəbi budur.

Yeriş dövrü necə nəzərə alındı?

Mənbə modelində yeriş dövrünün təxminən 55%-i stance, qalan 45%-i swing kimi götürülmüşdür. Araşdırmanın Şəkil 1-də heel contact, foot flat, mid-stance, heel-off, toe-off və mid-swing hadisələri göstərilir; stance–swing sərhədi dövrün təxminən 55-ci nöqtəsində müəyyən edilir.

Bu faza ayrımı idarəetmə müqayisəsində əvvəlcədən məlum qəbul edilir. Real vaxt istifadəsi üçün bud bucağına əsaslanan sadə eşik qaydası təklif edilsə də, bu faza aşkarlama mexanizmi sensor səs-küyü, gecikmə və ya yanlış təsnifata qarşı bu işdə doğrulanmamışdır.

Diz istinad trayektoriyası necə əldə edildi?

Transfemoral istifadəçidə bioloji diz hərəkətini birbaşa istifadə etmək mümkün olmadığından iş bud bucağından diz bucağını qiymətləndirən polinom yanaşmasından istifadə edir. İstinad bud və diz yeriş məlumatları əvvəlki bir işdən alınmış, lakin polinom dərəcəsi və əmsallar mövcud işdə yenidən müəyyən edilmişdir.

Diz bucağı:

\[ \hat{\theta}_2= \sum_{i=0}^{n}c_i\theta_1^i = C^T\Phi(\theta_1) \]

şəklində modelləşdirilmişdir. Burada \(\theta_1\) bud bucağını, \(\hat{\theta}_2\) qiymətləndirilən diz bucağını, \(c_i\) polinom əmsallarını və \(n\) polinom dərəcəsini göstərir.

Əmsallar ölçülmüş diz bucağı ilə qiymətləndirilmiş diz bucağı arasındakı L2 xətasını kiçildən ən kiçik kvadratlar həlli ilə müəyyən edilmişdir.

Niyə üçüncü dərəcəli polinom seçildi?

İşin Şəkil 2-sində polinom dərəcəsi 1-dən 6-ya artırılarkən stance və swing RMSE dəyərləri müqayisə edilmişdir. Xəta xüsusilə ilk üç dərəcə arasında aydın şəkildə azalır, üçüncü dərəcədən sonra qazanc kiçilir.

Tədqiqatçılar buna görə daha yüksək dərəcəli modellərin verdiyi məhdud əlavə xəta azalmasına qarşı daha sadə olan üçüncü dərəcəli modeli seçmişdir.

Mənbədə bud və diz bucaqları bu əmsal cədvəlində radian cinsindədir.

Qiymətləndirilən diz trayektoriyası istinad verisini nə qədər izlədi?

Şəkil 4-də real istinad diz bucağı ilə kubik modelin proqnozu bütün gait cycle boyunca bir-birinə yaxın gedir. Xüsusilə swing zamanı 50°-dən çox böyük diz fleksiyası profili də model tərəfindən izlənir.

Şəkil 5-də eyni əlaqə hip angle–knee angle müstəvisində göstərilir və stance ilə swing üçün ayrı döngələrin proqnoz edilən əyrilər tərəfindən ümumən izlənildiyi görünür.

Bu nəticə trayektoriya qiymətləndiricisinin işin idarəetmə simulyasiyasında istinad yaratmaq üçün yetərli sayıldığını göstərir; real vaxt protez sensorlarından əldə edilmiş müstəqil doğrulama deyil.

Protez ayağın dinamik modeli necə quruldu?

Model müstəvi və iki əlaqəlidir. Ümumiləşdirilmiş koordinatlar bud bucağı \(\theta_1\) və diz bucağı \(\theta_2\)-dir. Sistem Lagrange enerji üsulu ilə modelləşdirilmişdir:

\[ L=T-V \]

və ümumi hərəkət tənliyi:

\[ \frac{\partial L}{\partial q_i} - \frac{d}{dt} \left( \frac{\partial L}{\partial \dot{q}_i} \right) + F_i=0 \]

şəklində yazılmışdır.

İki oynaq üçün hərəkət tənlikləri matris formasında:

\[ \begin{bmatrix} M_{11} & M_{12}\\ M_{21} & M_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \ddot{\theta}_1\\ \ddot{\theta}_2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} C_1\\ C_2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} G_1\\ G_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & -1\\ 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \tau_1\\ \tau_2 \end{bmatrix} \]

kimi ifadə edilmişdir.

İdarəetmə problemi niyə yalnız diz tənliyinə endirilir?

İşdə istifadəçinin bud hərəkətini tipik gait pattern yaradacaq şəkildə özünün təmin etdiyi fərz edilir. Buna görə protezin birbaşa idarə etdiyi dəyişən diz torkudur.

İkinci hərəkət tənliyi:

\[ M_{12}\ddot{\theta}_1 + M_{22}\ddot{\theta}_2 + C_2 + G_2 = \tau_{MR}+\tau_{DC} = \tau_c \]

formasına endirilmişdir.

Burada \(\tau_{MR}\) MR damperin yaratdığı yarı-aktiv torku, \(\tau_{DC}\) köməkçi DC mühərrik torkunu və \(\tau_c\) ümumi diz idarəetmə torkunu göstərir.

MR damper qüvvəsi diz torkuna necə çevrilir?

İş MR damper qüvvəsini birbaşa diz torku kimi qəbul etməmiş; mexanizmin həndəsəsini nəzərə almışdır.

Əsas əlaqə:

\[ \tau_{MR} = r_{eff}F_{MR}\sin(\alpha_{MR}) \]

şəklindədir.

Həndəsi üçbucaq əlaqələri istifadə edildikdə qapalı forma:

\[ \tau_{MR} = \frac{ r_{eff}l_s\cos(\delta\theta) }{ \sqrt{ r_{eff}^2+l_s^2- 2r_{eff}l_s\sin(\delta\theta) } } F_{MR} \]

kimi əldə edilmişdir.

Burada \(r_{eff}\) effektiv moment qolunu, \(l_s\) mexanizm həndəsəsindəki bağlantı uzunluğunu, \(\delta\theta=\theta_2-\theta_1\) nisbi oynaq bucağını və \(F_{MR}\) damper qüvvəsini ifadə edir.

Feedforward idarəetmə necə işləyir?

Feedforward idarəetmə qiymətləndirilən protez dinamikasından istifadə edərək tələb olunan torku əvvəlcədən hesablayır:

\[ \tau_{ff} = \hat{M}_{12}\ddot{\theta}_1 + \hat{M}_{22}\ddot{\theta}_2^d + \hat{C}_2 + \hat{G}_2 \]

Bu terminə PD geribildirimi əlavə edilir:

\[ \tau= \tau_{ff} + k_p(\theta_2^d-\theta_2) + k_d(\dot{\theta}_2^d-\dot{\theta}_2) \]

Model gerçəyə kifayət qədər yaxın olduqda idarəetmə xətası kiçilə bilər. Lakin feedforward yanaşmasının əsas zəifliyi dinamik parametrlərin doğru bilinməsindən asılı olmasıdır. Mənbə xüsusilə Coulomb sürtünməsi, backlash və digər modelləşdirilməmiş təsirlərin performansı poza biləcəyini bildirir.

Robust inverse-dynamics idarəetmə nəyi fərqli edir?

Robust üsul nominal model quruluşunu saxlayır, lakin qeyri-müəyyənlik təsirini bastırmaq üçün istinad ivməsinə əlavə \(\delta_a\) düzəlişi daxil edir:

\[ \ddot{\theta}_2^r = \ddot{\theta}_2^d + \delta_a + k_d\dot{e} + k_pe \]

İdarəetmə torku:

\[ \tau= \tau_{fl} + \hat{M}_{22}\ddot{\theta}_2^r \]

kimi hesablanır.

Qeyri-müəyyənlik kompensasiyası üçün yuxarı sərhəd \(\rho\) istifadə olunur. İşdə robust idarəetmə sınağında lumped parameter error normu 1,1321, seçilən qeyri-müəyyənlik sərhədi isə:

\[ \rho=3 \]

kimi verilmişdir. Beləliklə mənbədə istifadə edilən bounded-uncertainty şərti \(\rho\geq\|\pi_{true}-\pi_{estim}\|_2\) ödənir.

Adaptive inverse-dynamics idarəetmə nə edir?

Adaptive yanaşma sabit xətalı parametr təxminlərini yalnız robust terminlə bastırmaq əvəzinə dinamik parametr təxminlərini idarəetmə zamanı yeniləyir.

Robot dinamikası parametrlərə görə xətti şəkildə:

\[ M(\Theta)\ddot{\Theta} + C(\Theta,\dot{\Theta}) + G(\Theta) = Y(\Theta,\dot{\Theta},\ddot{\Theta})\Pi \]

kimi yazılır.

Protez üçün parametr vektoru:

\[ \Pi= \begin{bmatrix} M_2a_2l_1\\ I_2+M_2a_2^2\\ M_2a_2l_1\\ M_2a_2 \end{bmatrix} \]

formadadır.

Adaptive control hər idarəetmə addımında parametr təxminlərini yeniləyərək qeyri-müəyyənliyin birbaşa qiymətləndirilməsini yaxşılaşdırmağa çalışır.

İdarəedici qazancaları ədalətli şəkildə necə seçildi?

Tədqiqatçılar \(k_p\) və \(k_d\) dəyərlərini birbaşa təsadüfi və ya yalnız sınaq-səhvlə seçməmişdir. Hər iki qazanc:

\[ \{2,5,10,20,50\} \]

çoxluğu üzrə taranmış və hər idarəedici üçün toplam:

\[ 5\times5=25 \]

qazanc kombinasiyası qiymətləndirilmişdir.

Hər kombinasiyada iki ölçüt hesablanmışdır:

• RMS diz bucağı izləmə xətası,
• inteqrasiya edilmiş idarəetmə enerjisi.

Ortaq trade-off skoru:

\[ S(k_p,k_d) = \frac{RMS(k_p,k_d)} {\max RMS} \times \frac{E(k_p,k_d)} {\max E} \]

kimi müəyyən edilmişdir. Daha aşağı skor aşağı xəta ilə aşağı idarəetmə səylərinin birlikdə əldə edildiyini ifadə edir.

Şəkil 11–13-dəki istilik xəritələri \(k_p=k_d=10\) seçiminin hər üç idarəedicidə də aşağı xərcli bölgədə olduğunu göstərir. Müqayisədə controller-specific tuning üstünlüyü yaratmamaq üçün eyni qazancalar bütün idarəedicilərdə saxlanılmışdır.

Qeyri-müəyyənlik ssenariləri eyni idimi?

Tam olaraq deyil. Bu nöqtə işin nəticələri şərh edilərkən vacibdir.

Adaptive idarəedicinin başlanğıc lumped parameter error normu:

\[ \|\pi_{true}-\pi_{estim}\|_2=0,0253 \]

kimi verilmişdir.

Robust idarəedici üçün isə:

\[ \|\pi_{true}-\pi_{estim}\|_2=1,1321 \]

istifadə edilmişdir.

Tədqiqatçılar adaptive idarəetməni “moderate initial parameter mismatch”, robust idarəetməni isə daha böyük bounded uncertainty altında qiymətləndirdiklərini açıq bildirirlər. Buna görə nəticələr eyni istinad trayektoriyası və ortaq qazancalarla yaradılmış olsa da, idarəedicilərin məruz qaldığı parametr qeyri-müəyyənliyi böyüklüyü tam eyni deyil.

Diz bucağı izləməsi nə göstərdi?

Şəkil 14-də istənilən diz bucağı ilə üç idarəedicinin yaratdığı trayektoriyalar bütün yeriş dövrü boyunca müqayisə edilmişdir. Feedforward, robust və adaptive əyrilər ümumi gait formasını izləsə də, robust və adaptive idarəedicilərin istinad trayektoriyasına daha yaxın qaldığı görünür.

Şəkil 17-də feedforward idarəetmənin RMS xətası təxminən 2° səviyyəsində, robust və adaptive üsulların isə təxminən 1,5° səviyyəsində göstərilir. Adaptive idarəedici üç yanaşma arasında ən aşağı RMS izləmə xətasını vermişdir.

Mənbənin nəticə bölməsində robust idarəetmənin izləmə performansının adaptive üsulun 2,5%-i daxilində qaldığı bildirilir. Lakin dəqiq RMS dəyərləri ayrıca sayısal cədvəl kimi verilmədiyindən bu faiz müəlliflərin hesabat nəticəsi kimi qiymətləndirilməlidir.

İdarəetmə enerjisi niyə ayrıca ölçüldü?

Aşağı diz bucağı xətası geyilə bilən protez üçün təkbaşına yetərli performans göstəricisi deyil. Daha aqressiv idarəetmə hərəkətləri mühərrikdən, sürücüdən və batareyadan daha çox enerji tələb edə bilər.

İş idarəetmə səylərini:

\[ E_{control} = \int_0^T\tau^2dt \]

ilə müəyyən edir.

Şəkil 18-də adaptive idarəedicinin normallaşdırılmış idarəetmə enerjisi ən yüksək, robust idarəedicinin isə ən aşağı səviyyədədir. Tədqiqatçılar robust idarəetmənin adaptive üsula görə təxminən 12% daha aşağı idarəetmə enerjisi tələb etdiyini bildirirlər.

Niyə robust idarəetmə “ən yaxşı uzlaşma” kimi qiymətləndirildi?

Adaptive idarəetmə ən aşağı izləmə xətasını təmin etsə də, bu yaxşılaşma daha yüksək idarəetmə enerjisi ilə əldə edilmişdir. Robust idarəetmə isə mənbədə bildirilən nəticələrə görə adaptive üsula yaxın izləmə performansını daha aşağı aktuator səyi ilə təmin etmişdir.

Buna görə işdə “ən yaxşı” ifadəsi yalnız ən aşağı xəta mənasına gəlmir. Tədqiqatçılar iki mühəndislik ölçütünü birlikdə qiymətləndirdikdə robust inverse-dynamics idarəetməni ən uyğun accuracy–effort compromise kimi şərh edirlər.

Bu nəticə yalnız istifadə edilən model, qazancalar, parametr qeyri-müəyyənlikləri və istinad gait trajectory şərtləri üçün keçərlidir.

MR damper bütün yeriş torkunu təmin edə bilirmi?

Xeyr. MR damper yalnız enerji dağıdan tork təmin edə bildiyindən yeriş dövrünün bütün hissələrində tələb edilən diz torkunu təkbaşına yarada bilmir.

İşdə MR damperin istifadə edilə biləcəyi vəziyyət işarə məntiqi ilə:

\[ \tau_{cmd}\dot{\theta}_2>0 \]

kimi müəyyən edilir.

Bu şərt ödənəndə damper tutumunun icazə verdiyi qədər tələb edilən torku üzərinə götürür. Şərt ödənmədikdə MR torku sıfıra endirilir və tələb olunan tork köməkçi mühərrik tərəfindən təmin edilir.

Bölüşdürmə qanunu:

\[ \tau_{MR} = \begin{cases} \operatorname{sgn}(\tau_{cmd}) \min(|\tau_{cmd}|,|\tau_{MR,max}|), & \tau_{cmd}\dot{\theta}_2>0 \\ 0, & \tau_{cmd}\dot{\theta}_2\leq0 \end{cases} \]

və:

\[ \tau_{DC} = \tau_{cmd}-\tau_{MR} \]

kimi verilmişdir.

MR damperin qüvvə tələbi nə idi?

Şəkil 16-da üç idarəedicinin tələb etdiyi ekvivalent damper qüvvəsi yeriş dövrü boyunca göstərilir. Tədqiqatçılar stance zamanı təxminən 120 N pik qüvvə tələbinin daha əvvəl optimallaşdırılmış MR damper dizaynının əldə edilə bilən qüvvə aralığında olduğunu bildirirlər.

Bununla belə bu fizibilik qiymətləndirməsi mövcud işdə istehsal edilərək yenidən sınaqdan keçirilmiş fiziki damper təcrübəsinə deyil, əvvəlki damper dizayn xüsusiyyətləri ilə aparılmış model müqayisəsinə əsaslanır.

MR damper bobin cərəyanı necə müəyyən edilir?

İşdə MR damperin cərəyana bağlı yield-torque kalibrləməsi:

\[ \tau_y(I) = -2,2836I^2 + 20,6303I \]

kimi verilmişdir.

Əlaqə mənbədə \(0\leq I\leq I_{max}\) aralığı üçün müəyyən edilmişdir. Şəkil 20 tələb olunan MR damper bobin cərəyanının yeriş boyunca, xüsusilə stance hissəsində dəyişdiyini göstərir.

DC mühərrik nə zaman işə düşür?

Şəkil 19-da MR damper və mühərrik torku ayrıca göstərilir. MR damper xüsusilə enerji dağıdan iş bölgəsində müqavimət yaradır, DC mühərrik isə damperin fiziki olaraq tork yarada bilmədiyi aralıqlarda işə düşür.

İşin şərhinə görə köməkçi mühərrik ehtiyacı xüsusilə swing fazasında və sistemə aktiv mexaniki enerji verilməsi lazım olan aralıqlarda aydındır.

Seçilən mühərrik mexanizmində 156:1 dişli nisbəti istifadə edilmişdir. Şəkil 21 bu nisbət altında mühərrikin bucaq sürəti profilini göstərir.

Hibrid memarlığın bədəli nədir?

MR damperin prioritetli istifadə edilməsi davamlı aktiv mühərrik torku ehtiyacını azalda bilər. Lakin sistemə DC mühərrik əlavə edilməsi:

• mühərrik,
• reduktor,
• mühərrik sürücüsü,
• güc elektronikası,
• batareya yükü,
• idarəetmə koordinasiyası

kimi əlavə komponentlər tələb edir.

Tədqiqatçılar buna görə quruluşu yalnız “aşağı xərcli yarı-aktiv protez” kimi təqdim etmirlər. Kütlə, xərc, geyilə bilmə, texniki xidmət, etibarlılıq və batareya davamlılığı fiziki prototip səviyyəsində ayrıca qiymətləndirilməlidir.

Çalışmanın dəstəklədiyi nəticələr

• Kubik hip-to-knee polinom modeli istifadə edilən istinad gait verisindəki diz trayektoriyasını simulyasiya məqsədi ilə yaxın şəkildə təmsil edə bilmişdir.
• Feedforward, robust inverse-dynamics və adaptive inverse-dynamics idarəetmə eyni əsas protez dinamik modeli üzərində tətbiq edilə bilmişdir.
• Adaptive inverse-dynamics işdəki üç üsul arasında ən aşağı RMS izləmə xətasını yaratmışdır.
• Adaptive inverse-dynamics eyni zamanda ən yüksək idarəetmə enerjisini tələb etmişdir.
• Robust inverse-dynamics mənbədə adaptive üsula yaxın izləmə performansı və təxminən 12% daha aşağı idarəetmə enerjisi ilə bildirilmişdir.
• MR damper bütün yeriş dövründəki tork ehtiyacını fiziki olaraq təkbaşına qarşılaya bilmir.
• MR-priority tork bölüşdürməsində köməkçi DC mühərrik damperin enerji dağıdıcı iş şərti ilə uyğun gəlməyən və ya tutumunu aşan tork tələbini tamamlayır.
• Stance zamanı təxminən 120 N pik damper qüvvəsi tədqiqatçıların istifadə etdiyi əvvəlki MR damper tutumu ilə uyğun tapılmışdır.

Çalışmanın dəstəkləmədiyi və ya test etmədiyi nəticələr

• Robust inverse-dynamics idarəetmənin real protez istifadəçilərində klinik olaraq üstün olduğu göstərilməmişdir.
• Fiziki protez ayaq prototipi üzərində yeriş təcrübəsi aparılmamışdır.
• İnsan iştirakçı və ya amputasiya olunmuş istifadəçi üzərində test həyata keçirilməmişdir.
• Stumble recovery, yıxılma riski və ya klinik təhlükəsizlik ölçülməmişdir.
• Ground-reaction force dəyişkənliyi modelə daxil edilməmişdir.
• Socket–residual limb qarşılıqlı təsiri modelləşdirilməmişdir.
• Sensor səs-küyü və sensor gecikməsi idarəetmə müqayisəsinə daxil edilməmişdir.
• Real vaxt gait-phase yanlış təsnifatının təsiri test edilməmişdir.
• Aktuator saturation dinamikaları fiziki avadanlıqda doğrulanmamışdır.
• Batareya davamlılığı və real elektrik enerji istehlakı ölçülməmişdir.
• Mühərrik və MR bobininin termal davranışı eksperimental olaraq araşdırılmamışdır.
• Mənbə nəticələri bütün yeriş sürətlərinə və ya bütün istifadəçi antropometriyalarına ümumiləşdirilməmişdir.

Çalışmanın Metodu və Tapıntıları

Araşdırma axını

Çalışmanın əsas fərziyyələri

Ortaq idarəetmə qazancaları

Şəkil 11–13-də \(10,10\) qazanc cütü qırmızı qutu ilə işarələnmiş və bütün idarəedicilər üçün aşağı trade-off bölgəsində göstərilmişdir.

Mənbədə verilən əsas fiziki parametr dəstləri

İşin təkrarlana bilməsi baxımından diqqət edilməli məqam Cədvəl 4 ilə qeyri-müəyyənlik cədvəllərində fərqli fiziki parametr dəyərlərinin olmasıdır.

Mənbə Cədvəl 4 parametrləri ilə sonrakı qeyri-müəyyənlik cədvəllərindəki “gerçək” plant dəyərləri arasındakı keçidi açıq izah etmir. Buna görə iki parametr dəsti tək bir qəti dəst kimi birləşdirilməməlidir.

Adaptive idarəetmə üçün başlanğıc qeyri-müəyyənliyi

Mənbədə adaptive başlanğıc lumped parameter estimation error normu 0,0253 kimi verilir.

Robust idarəetmə üçün qeyri-müəyyənlik

Robust idarəetmə üçün lumped uncertainty normu 1,1321 və robust bound \(\rho=3\) kimi istifadə edilmişdir.

İzləmə xətası və idarəetmə səyi xülasəsi

RMS dəyərləri Şəkil 17 və mənbə mətnindəki təxmini ifadələrdən gəlir; mənbə dəqiq RMS dəyərlərini ayrıca sayısal cədvəldə vermir.

Aktuator fizibilikləri

Mühəndislik ölçütlərinin klinik mənası necə sərhədləndirildi?

Çalışmanın əsas metodoloji məhdudiyyətləri

• İdarəetmə müqayisəsi simulyasiya əsaslıdır.
• Orijinal gait verisi bu işdə toplanmamış, əvvəlki bir mənbədən alınmışdır.
• İdeal hip və knee angle siqnalları istifadə edilmişdir.
• Sensor noise modelləşdirilməmişdir.
• Communication və computation latency modelləşdirilməmişdir.
• Real vaxt stance/swing təsnifat xətaları test edilməmişdir.
• Socket, ground-reaction və istifadəçinin neuromuscular adaptation təsirləri kapsam xaricindədir.
• Adaptive və robust idarəedicilərin qeyri-müəyyənlik böyüklükləri eyni deyil.
• Cədvəl 4 ilə qeyri-müəyyənlik cədvəllərindəki fiziki parameter setləri arasında izah edilməmiş fərq vardır.
• I1/I2 segment adlandırması mənbə içində tutarlı deyil.
• MR damper və DC mühərrik yalnız force/torque feasibility səviyyəsində qiymətləndirilmişdir.
• Actuator saturation dynamics fiziki avadanlıqda test edilməmişdir.
• Battery endurance və thermal limitations qiymətləndirilməmişdir.
• Fiziki benchtop, hardware-in-the-loop və human-subject testləri gələcək iş olaraq saxlanılmışdır.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal çalışma adı: Evaluation of Control Methodologies for an MR Damper Prosthetic Leg with Auxiliary Active Torque

Müəlliflər: Afrouz Hajimoradi, Hossein Vatandoost, Masoud Roudneshin və Ramin Sedaghati.

Məsul müəlliflər: Afrouz Hajimoradi və Hossein Vatandoost.

Bərabər töhfə/bərabər birinci müəlliflik: Mənbədə belə bir bəyan yoxdur.

Qurumlar:

1. Department of Mechanical Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada.
2. Department of Mechanical Engineering, McGill University, Montreal, Quebec, Canada.
3. Department of Electrical Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada.

Jurnal: Actuators.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Biblioqrafik məlumat: Actuators 2026, 15(6), 302.

DOI:10.3390/act15060302

Rəsmi nəşr bağlantısı:MDPI – Actuators 15(6), 302

Nəşr tarixi: 31 may 2026. İş 29 mart 2026-da alınmış, 16 may 2026-da revizə edilmiş və 26 may 2026-da qəbul edilmişdir.

Mənbə növü və rəyçilik statusu: Actuators jurnalında qəbul edilərək yayımlanmış rəyli tədqiqat məqaləsidir. Elmi metod baxımından iş əsasən dinamik modelləşdirmə, idarəetmə və simulyasiya qiymətləndirməsidir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Əvvəlki nəşr əlaqəsi: İş 7–10 iyul 2025 tarixlərində Montrealda keçirilən 19th ERMR Conference-da təqdim edilmiş “Performance Evaluation of Control Approaches for An MR Damper Prosthetic Leg” adlı konfrans işinin revizə edilmiş və tam genişləndirilmiş versiyasıdır.

Maliyyələşdirmə: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Grant No. RGPIN-2021-03482 dəstəyi göstərilmişdir.

Etik komitə: Tətbiq edilə bilməz. İş insan iştirakçı və ya heyvan təcrübəsi ehtiva etmir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tətbiq edilə bilməz. İnsan iştirakçı, xəstə verisi və ya şəxsən müəyyən edilə bilən məlumat istifadə edilməmişdir.

Veri əlçatanlığı: Müəlliflər işin nəticələrini dəstəkləyən bütün məlumatların məqalə içində olduğunu bildirirlər.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər tədqiqat, müəlliflik və ya nəşrlə bağlı potensial maraqlar toqquşması olmadığını bəyan edirlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Afrouz Hajimoradi və Ramin Sedaghati; metodologiya Afrouz Hajimoradi, Hossein Vatandoost və Masoud Roudneshin; proqram təminatı Afrouz Hajimoradi; doğrulama Afrouz Hajimoradi, Masoud Roudneshin və Ramin Sedaghati; formal analiz Afrouz Hajimoradi; araşdırma Afrouz Hajimoradi, Hossein Vatandoost və Masoud Roudneshin; veri düzenleme Afrouz Hajimoradi və Masoud Roudneshin; ilk layihə Afrouz Hajimoradi və Hossein Vatandoost; nəzərdən keçirmə və redaktə Ramin Sedaghati, Hossein Vatandoost və Masoud Roudneshin; vizuallaşdırma Afrouz Hajimoradi; məsləhətçilik, layihə idarəçiliyi və maliyyə əldə edilməsi Ramin Sedaghati tərəfindən yerinə yetirilmişdir.

Elmi kapsam: İş transfemoral MR damperli protez diz üçün feedforward, robust inverse-dynamics və adaptive inverse-dynamics idarəetmə strategiyalarını ortaq dinamik model altında müqayisə edir. İşin töhfəsi yeni idarəetmə qanunu inkişaf etdirmək deyil, mövcud üsulları ortaq gait trajectory, dinamik model, gain-selection və actuator-feasibility çərçivəsində qiymətləndirməkdir.

Klinik sərhəd: İş insan üzərində gait restoration, istifadəçi rahatlığı, yıxılma təhlükəsizliyi və ya klinik protez performansını qiymətləndirməmişdir. RMS izləmə xətası və idarəetmə enerjisi yalnız mühəndislik səviyyəsində müqayisə ölçütləridir.

Aktuasiya sərhədi: MR damper yarı-aktiv və dissipative element kimi modelləşdirilmişdir; sistemə müsbət mexaniki enerji təmin edə bilməz. Tələb olunan tork damperin fiziki iş şərti və ya tutumu ilə uyğun gəlmədikdə qalan tork köməkçi DC mühərrik tərəfindən təmin olunur.

Qeyri-müəyyənlik müqayisə qeydi: Mənbə idarəediciləri ortaq müqayisə çərçivəsi altında təqdim etdiyini bildirsə də adaptive controller üçün lumped parameter error normu 0,0253, robust controller üçün 1,1321 kimi verilmişdir. Buna görə üsullar eyni böyüklükdə parameter uncertainty altında test edilmiş deyil.

Parametr uyğunsuzluğu qeydi: Cədvəl 4-də verilən əsas fiziki parametrlərlə Cədvəl 5 və 7-nin “True Value” sütunlarındakı plant parametrləri mühüm dərəcədə fərqlidir. Məsələn, bud kütləsi 1,02 kg və 5,60 kg, shank/protez kütləsi 2,36 kg və 4,80 kg kimi iki fərqli formada verilir. Mənbə bu iki parametr dəstinin əlaqəsini açıq izah etmir.

Ətalət adlandırma qeydi: Cədvəl 4-də I1 və I2 üçün istifadə edilən segment açıqlamaları dinamik tənliklər və sonrakı qeyri-müəyyənlik cədvəllərindəki I1/I2 segment tərifləri ilə uyğun gəlmir. Sayısal dəyərlər dəyişdirilmədən mənbədaxili adlandırma fərqi kimi qorunmuşdur.

İzləmə performansı qeydi: Mənbənin nəticə bölməsində robust idarəetmənin tracking performance-ının adaptive idarəetmənin 2,5%-i daxilində olduğu bildirilir. RMS error dəyərləri ayrıca dəqiq sayısal cədvəldə verilmədiyindən bu nisbət müəlliflərin raporlanan nəticəsi kimi aktarılmış, Şəkil 17-dən dəqiq RMS dəyəri türetilməmişdir.

Gələcək doğrulama tələbi: Müəlliflər benchtop testing, hardware-in-the-loop validation və human-subject evaluation işlərini gələcək mərhələlər kimi göstərirlər. Actuator saturation, battery endurance, device mass, cost, maintainability, reliability, sensor-noise robustness, latency, socket interaction, user comfort və fərqli gait sürətləri hələ fiziki olaraq doğrulanmamışdır.

Bu Verianla məzmunundakı elmi tapıntılar, sayısal dəyərlər və metod izahları incələnən işə əsaslanır. Xarici mənbə yalnız biblioqrafik nəşr kimliyinin doğrulanması məqsədi ilə istifadə edilmiş; kənardan yeni klinik, eksperimental və ya idarəetmə performansı tapıntısı əsas məzmuna əlavə edilməmişdir.