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Nos últimos anos, músculos artificiais pneumáticos (PAMs) surgiram como atuadores promissores para simular movimentos humanos, com aplicações proeminentes em várias indústrias, incluindo robótica, reabilitação e próteses. Os PAMs são geralmente compostos de borracha e cobertos com fios trançados e podem imitar a mecânica dos músculos humanos. Eles podem endurecer e contrair ao serem alimentados com ar pressurizado e amolecer e alongar ao liberar o ar. No entanto, o PAM é um sistema não linear e experimenta grande latência, tornando importante ter sistemas de controle que possam regular seu desempenho.
Embora a determinação de um modelo matemático não linear para o PAM seja um desafio, os pesquisadores do passado propuseram muitos métodos de controle para resolver os problemas associados ao PAM. No entanto, embora esses métodos de controle tradicionais exibam desempenho decente, eles não são capazes de lidar com a não linearidade e a histerese do PAM. Além disso, embora os algoritmos de controle de aprendizado tenham sido teoricamente eficazes para melhorar o desempenho do sistema baseado em PAM, sua implementação na prática é bastante difícil.
Para superar essas limitações e resolver esse problema em aberto, um grupo de pesquisadores liderados pelo professor associado Ngoc-Tam BUI do Innovative Global Program, College of Engineering, Shibaura Institute of Technology no Japão, juntamente com o Dr. Quy-Thinh Dao da Hanoi University de Ciência e Tecnologia, propôs uma solução inovadora. Em seu estudo publicado na revista Relatórios Científicos em 22 de maio de 2023, eles propõem uma abordagem de controle chamada “controlador de modo deslizante fuzzy adaptativo (ou AFSMC)” que usa lógica fuzzy (um tipo de pensamento computacional) para estimar parâmetros de controle de sistemas baseados em PAM.
“A estratégia de controle inovadora proposta aproveita o algoritmo fuzzy Takagi-Sugeno para estimar o componente de perturbação e atualizar automaticamente os valores das variáveis de saída, demonstrando maior precisão de rastreamento e adaptabilidade em comparação com os métodos tradicionais de controle de modo deslizante”, explica o Professor Associado BUI.
Os pesquisadores primeiro desenvolveram um controlador de modo deslizante com um sinal de controle que incorpora uma variável especial para estimar os distúrbios e melhorar o desempenho do controle. Em seguida, eles projetaram um algoritmo difuso adaptativo, em que vetores de parâmetros das regras de componentes são atualizados automaticamente por uma lei adaptativa, para calcular a variável de perturbação. A estabilidade do algoritmo ASFMC desenvolvido foi então analisada usando a condição de estabilidade de Lyapunov (usada para estudar a estabilidade de um sistema não linear). Além disso, os pesquisadores conduziram uma série de experimentos para avaliar o desempenho de seu controlador, comparando-o com os métodos tradicionais de controle por modo deslizante.
Notavelmente, a abordagem AFSMC exibiu precisão de rastreamento aprimorada, com um valor de erro quadrático médio de 2,68° a uma frequência de 0,5 Hz sob carga, enquanto a abordagem do controlador de modo deslizante exibiu um valor mais alto de 4,21°. Além disso, mostrou uma adaptabilidade excepcional a perturbações externas abruptas. Explicando melhor esses resultados, o professor associado BUI diz: “Em uma avaliação comparativa com o conhecido sistema de reabilitação comercial, LOKOMAT, o controlador AFSMC apresentou desempenho semelhante. Ele também exibiu adaptabilidade superior a mudanças repentinas de carga, retornando rapidamente à trajetória desejada por manipulando sua saída de controle.”
Essas descobertas apontam, portanto, para o potencial da nova abordagem AFSMC para integração em dispositivos robóticos de reabilitação, dispositivos auxiliares e equipamentos de fisioterapia para terapia precisa e personalizada. Além disso, esta abordagem pode auxiliar no projeto e desenvolvimento de membros protéticos avançados para melhorar a funcionalidade e os resultados da reabilitação.
Falando sobre as implicações de longo prazo deste estudo, o Professor Associado BUI diz: “Com os resultados desta pesquisa, o surgimento de um sistema de reabilitação comercial acionado por PAM pode ser antecipado nos próximos 5 a 10 anos. Este sistema inovador fornecerá benefícios significativos para os pacientes, incluindo aqueles com lesões na medula espinhal e acidente vascular cerebral e outros que requerem reabilitação.”
Embora esta pesquisa tenha estabelecido as bases para o avanço do controle de rastreamento de trajetória em sistemas PAM, esperamos que ela inicie uma maior exploração e desenvolvimento no campo da tecnologia de reabilitação.
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