Actuation System Design of Kinesthetic Type Haptic Devices

Abstract

Manyetoreolojik sıvı tabanlı (MR) frenler kinestetik tipindeki haptik cihazların eyleyici sistem tasarımında tercih edilmektedir. Fakat MR frenin giriş (akım) ve çıkışı (tork) arasında histeri ilişkisine sahip olması istenmeyen bir özelliktir. Bundan dolayı, MR frenin histeri davranışının modellenmesi için iki gelişmiş ve ileri seviye derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Ayrıca eğitim ve test sinyallerinin çeşitliliğini artırmak için ön bir veri işleme adımı önerilmiştir. MR frenin doğrusal olmayan davranışının bir sonucu olan ters histeri içinde bir model önerilmiş ve önerilen model deneysel olarak doğrulanmıştır. Düz ve ters histeri yöntemlerinin doğrulanmasından sonra, bir aktif eyleyici ve bir MR frenden oluşan bir hibrit eyleyici sistem (HES) sunulmuştur. MR frenin kapalı hal torku ve yavaş tepkiye sahip olması gibi diğer kısıtlamaları da incelendi ve bu kısıtlamalar HES tarafından çözüldü. MR frenin geçici rejim davranışı analiz edildi ve bu geçici rejim tepkisini taklit eden bir matematiksel model önerilmiştir. Önerilen matematiksel modelinin performansının geleneksel olarak kullanılan birinci dereceden transfer fonksiyonun performansına kıyasla daha iyi olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra HES oluşturulup, aktif eyleyici hem sistemin tepkisini hızlandırmada hem de kapalı hal torkunu elimine etmede kullanılmıştır. Kapalı hal torku; 0.178 Nm'den 0.008 Nm'ye düşürülerek büyük ölçüde ortadan kaldırılmış olup sistemin dinamik aralığı ise 15 dB'den 42.4 dB'e artırılmıştır. Sistemin zaman sabiti sadece MR fren yerine HES kullanıldığında 69.6ms'den 4.4ms'ye geliştirilmiştir.

Magnetorheological fluid-based (MR) brakes have been preferred in the design of an actuation system for a kinesthetic type of haptic device. However, having an input (current) output (torque) hysteresis relationship is an undesired property for MR Brake. Therefore, two deep learning methods are employed to model the hysteresis of MR Brake. Moreover, a data pre-processing step is proposed to increase the variety of input signals. A hysteresis compensation model approach to account for the nonlinear behavior of MR Brake is also proposed, and the model is experimentally validated. After the forward hysteresis and hysteresis compensation modeling validations, a hybrid actuation system (HAS) consisting of an active actuator and an MR Brake is presented. Another MR Brake's tradeoffs, namely off-state torque and slow response are investigated and resolved by HAS. The transient behavior of MR Brake is analyzed, and a mathematical model is proposed to mimic its transient response behavior. It was found that the performance of the proposed model is better than that of the conventionally used first-order transfer function. Then the HAS is constructed. The active actuator is used to compensate for the response's speed and eliminate MR Brake's off-state torque. The off-state torque is largely eliminated from 0.178 Nm to 0.008 Nm, the dynamic range is enlarged from 15 dB to 42.4 dB, and its time constant is improved from 69.6 ms to 4.4 ms when the HAS is used instead of just an MR brake.