Las propiedades del músculo artificial neumático (PAM), con una excelente relación potencia-peso y una conformidad natural, lo hacen útil para aplicaciones de ingeniería sanitaria. Sin embargo, tiene un efecto de histéresis indeseable en el control de un manipulador robótico. Este comportamiento es cuasiestático y dependiente de la frecuencia de excitación y de la fuerza externa. Aparte de esto, también hereda un comportamiento de predeslizamiento por fricción con efecto de memoria no local. Estas no linealidades necesitan ser compensadas para lograr un rendimiento óptimo del sistema de control. Aunque el modelado inverso de la PAM tiene una aplicación limitada, es importante en la implementación de ciertos sistemas de control que requieren la solución del problema inverso. En este trabajo, se propuso el modelado inverso de la PAM en forma de presión de activación. Este modelo de presión de activación se derivó según la presión estática y los componentes de histéresis extraídos de la histéresis de presión/longitud. La derivación del modelo de presión estática sigue el modelo basado en la fenomenología del polinomio de tercer orden. Es capaz de caracterizar la región no lineal de la PAM a baja y alta presión. La derivación del modelo de histéresis extraído sigue el mecanismo de la fricción dinámica. En este principio, el modelo de presión de activación dependía del coeficiente de regresión del modelo de presión estática y de los coeficientes de fricción dinámica del modelo de histéresis extraído. Las constantes de regresión de estos coeficientes se caracterizaron a partir del conjunto de datos de histéresis utilizando la identificación de parámetros del modelo y el método de optimización de enjambre de partículas (PSO). El resultado de la simulación del modelo muestra el valor del error cuadrático medio (RMSE) de menos de 10rror fue evaluado en varias frecuencias de excitación y fuerzas externas. Este modelado inverso de PAM implementó un enfoque simple, pero debería ser útil en aplicaciones de diseño de control como la robótica de rehabilitación, el sistema biomédico y los robots humanoides.
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