电动下肢假肢多路况控制策略研究

目的:电动下肢假肢具有较强的非线性和耦合性,针对假肢在不同地形间行走时存在的外部扰动问题,本文提出了积分滑模控制策略。方法:采集人体下肢在平地、上/下斜坡及上/下楼梯五种路况下的运动信息,根据足底压力信息将不同路况的一个完整步态周期划分为支撑期及摆动期两个模态,并分别进行人体下肢运动学分析;利用拉格朗日方程建立假肢支撑期与摆动期的动力学模型;在五种运动模式下,设计积分滑模控制器对假肢进行控制,并进行联合仿真验证。结果:膝踝假肢轨迹跟踪收敛速度加快,误差降低。结论:积分滑模控制器对于外部扰动具有明显的补偿作用,提高了假肢在多路况行走时的控制效果。

融合VIT与CNN注意力机制的面部疼痛评估算法研究

准确的疼痛评估可以为病人镇痛提供一定指导,为解决传统人工疼痛评估效率低、费时费力等问题,提出一种基于VIT与CNN注意力机制的面部疼痛评估算法,对疼痛进行多级预测。搭建面部疼痛表情采集平台,提取视频帧序列并进行数据预处理,建立疼痛表情数据库;提出一种改进的多尺度通道注意力模块关注关键特征信息,将CNN和VIT作为主干网络并行连接,提取更高级的面部局部-全局特征,以时序方式输入长短期记忆网络(LSTM)进行疼痛评估;在疼痛表情数据库上进行模型性能验证,实验结果表明,该算法在精确率、召回率、F1分数、准确率指标方面分别达到96.8%、96.7%、0.97、96.8%,与其他深度学习模型相比可更有效识别疼痛,为康复领域疼痛评估研究做出一定贡献。

下肢运动信息采集与运动仿真

目的建立人体下肢3D模型与生物力学模型进行运动学和动力学分析,搭建下肢控制平台为主动式下肢假肢和人体下肢助行器的控制研究提供理论依据。方法利用VICON人体三维运动捕捉系统采集平地行走人体下肢髋、膝、踝运动信息,以及利用Solidworks建立人体下肢3D模型,进行下肢运动学分析。基于Matlab中Simulink的机械仿真模块(SimMechanics)建立人体下肢模型,进行动力学分析,产生运动信号。基于Quanser半实物仿真平台搭建控制模型,接收SimMechanics产生的运动控制信号,实现对双下肢运动平台的控制。结果利用运动学分析得到各个关节的速度和加速度信号,利用动力学仿真得到各个关节的力矩信号,对建立的人体双下肢模型进行模拟仿真,通过仿真验证模型的合理性,利用输出的信号对双下肢运动平台进行控制实现平地行走功能。结论建立的平台可以进行人体下肢运动学、动力学和控制方法的研究,为主动式假肢和人体下肢助行器的控制提供借鉴作用。

动力型假肢膝关节设计与仿真研究

目前应用的被动式假肢膝关节由于其局限性并不能满足截肢者日常活动的需求,设计了一种能够为穿戴者提供助力的动力型假肢膝关节.利用Vicon人体三维运动捕捉系统,采集人体下肢运动信息,对人体膝关节的运动进行分析,结合动力型假肢膝关节实现的功能和工作原理设计其结构.利用CAD软件Solidworks对动力型假肢膝关节进行建模,利用cosmotion有限元运动分析软件进行运动学仿真得到电机轴运动与膝关节角度之间的关系,为进一步研究动力型假肢打下基础.

大腿截肢者步速识别系统设计

目的:设计步速识别传感器系统,安装在假肢接受腔上对行走步态进行识别。方法:采用MMA7361L加速度传感器与ENC-03陀螺仪组成传感器系统,放置于假肢接受腔部位,获得大腿截肢者残肢侧运动信息。利用Quanser半实物仿真平台的数据采集模块采集传感器系统的信号,对数据进行预处理,使用小波变换提取信号特征值,最终由K最近邻算法进行速度识别。结果:该系统结构小巧,反应灵敏,能够快速有效的识别截肢者的步行速度。结论:该系统放置在假肢接受腔上能够快速有效的采集运动信息并且识别行走步速,为智能假肢控制提供输入信号。

双下肢建模与运动控制研究

人体下肢行走为周期性规律运动,研究行走的步态特征对双足行走机器人步态规划以及动力型假肢运动控制都有很大的借鉴意义.利用VICON人体三维运动捕捉系统采集平地行走髋关节与膝关节的运动信息并进行分析.将人体简化为刚体模型,借助CAD软件Solidworks进行人体建模,利用COSMOS Motion插件进行下肢运动学分析.搭建双下肢运动平台,直流伺服电机作为驱动髋关节与膝关节运动的动力装置,通过对人体膝关节和髋关节角度信号的控制,最终达到模拟人腿的步态行走.

拇外翻足三维有限元模型构建及其第1、2跖列生物力学分析

目的建立拇外翻足有限元模型,研究不同拉力下第1、2跖列的应力及位移变化情况。方法将采集的拇外翻病人足部CT图像导入Mimics软件,重建足部三维骨骼模型;利用3-matic软件对重建模型进行网格划分与体网格生成;将优化处理过的模型导入ANSYS中进行有限元分析,通过改变拉力大小、方向验证拉力与第1、2跖列的应力、位移之间的关系。结果对第1近节趾骨施加不同大小、方向的拉力,当力小于12 N时,随着拉力的增加,第1趾骨位移变化较为明显,拉力每增大2 N,位移约增加1 mm;当力大于12 N时,随着拉力的增加,第1趾骨应力不断增加,而位移只发生微小变化;而当力保持12 N不变,以15°间隔改变力的方向时,第1、2跖列的应力大小及其分布随方向的变化而改变,同时位移也会产生相应的变化,且当力的方向与第2趾骨方向越趋于垂直时,第1趾骨产生的位移越大。结论有限元分析技术可以形象、准确地分析第1、2跖列在不同拉力下的应力及位移变化情况,为拇外翻矫形器的设计奠定基础。

膝-踝-趾动力型假肢解耦控制研究

针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.22,耦合性较强,需要进行解耦;基于控制法则分解法设计模型解耦器,以此简化假肢系统,将耦合度强的系统简化为膝、踝、趾独立控制的模型;基于自适应迭代学习设计控制器,对解耦前后三自由度假肢系统的各关节进行控制。结果表明:此解耦器可以将假肢模型简化为3个单输入、单输出的系统,同时降低关节间的耦合度,加快系统的收敛速度,与解耦前的控制效果相比,解耦后系统收敛误差明显减小。本文为多关节假肢系统提供了模型简化方法,为实物样机控制提供理论验证。

智能下肢假肢关键技术研究进展

智能假肢是将智能检测与控制技术应用于假肢的产物,可显著提高假肢装置的安全性、功能性和舒适性,使得假肢能够达到与健肢相同的运动效果.根据人体运动具有规律性的特点,利用先进的传感器融合与智能控制技术,对速度、路况、步态等运动状态进行有效的识别,是实现假肢协调控制的基础.本文在介绍国内外发展现状的基础上,对智能假肢的控制从理论分析、样机研制、实验测试等方面进行了系统的介绍.

基于有限状态机控制的智能假肢踝关节

背景:目前智能假肢只是考虑了膝关节的作用,假肢踝关节只是作为假肢膝关节的辅助工具,无法根据外部环境和步态的变化实现假肢自然的行走。目的:研制出可靠的智能假肢踝关节,有效改善截肢者的步态。方法:在阻尼可变式踝足假肢的基础上,提出了有限状态机的控制方法,对踝足步态进行了详细的划分,在每个步态内制定了相关的控制策略。结果与结论:实验结果表明,基于有限状态机控制的智能假肢踝关节能够有效的跟随健肢侧运动,能够适应不同的步速,为以后膝踝协调运动奠定了一定的实验基础。

基于峰-谷分段积分算法的行走步态周期识别

将表面肌电信号(SEMS)作为信息源,提出一种基于峰-谷分段积分算法的人体行走步态周期识别方法。通过凌阳SPCE061A单片机对SEMS进行实时采集,使用RS232串行口与PC机进行通信,将SEMS的数字量信息传递给PC机。在Visual C++环境下建立步态周期识别界面,采集6位被测者行走时的8个下肢SEMS。实验结果表明,该方法能提高识别结果的准确性和可靠性。

基于肌电信号的膝关节力矩识别方法

针对动力型膝上假肢力矩控制问题,提出肌电信号(EMG)驱动模型与支持向量机回归模型相结合的膝关节力矩识别方法。首先,采集表面肌电信号分析肌肉力活性,建立EMG驱动模型计算残肢膝关节力矩。然后,建立支持向量机回归模型预测动力型假肢需提供的助力,驱动电机使其实现期望运动。仿真实验结果表明:该方法能够成功地识别膝上假肢所需提供的助力,所选方法具有可行性。利用残肢肌电信号可以识别膝关节力矩,为动力型膝上假肢的力矩控制提供了理论依据。

BP神经网络大腿截肢者运动模式识别

在假肢运动优化控制的研究中,针对动力型假肢控制方面存在的运动模式识别准确性差的问题,搭建人体下肢运动信息系统获取下肢髋关节角速度信号和加速度信号。建立基于BP神经网络的大腿截肢者运动识别模型。研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题。改进模型能有效识别平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡5种运动模式,正确识别率达到了90.4%,已具备一定的实用性。

心理资本对高职学生职业决策困难的影响--应对方式与未来工作自我清晰度的链式中介作用

采用积极心理资本问卷、简易应对方式问卷、未来工作自我清晰度量表和职业决策困难量表对广东省3所高职院校的351名大三的学生进行调查。结果发现:心理资本和与积极应对方式、未来工作自我清晰度两两显著正相关,分别与职业决策困难显著负相关;心理资本可以对职业决策困难直接产生影响,也可以通过3条中介路径作用于职业决策困难。得出结论:心理资本可以通过应对方式、未来工作自我清晰度影响高职学生的职业决策困难程度。

ChatGPT对高校思想政治教育工作的影响及应对研究

ChatGPT作为数字时代引领信息生产供给侧结构性改革的新技术,一经推出就受到广大青年学生的追捧,也给高校思想政治教育工作带来机遇和挑战。高校开展思想政治教育时,应坚持守“正”为本、创新为形,帮助大学生提高对ChatGPT输出结果的辨别力、驾驭力和把控力,应加强使用监管,防范西方思想渗透和价值侵蚀,以更好地促进大学生综合素质的提升,帮助大学生成长成才。

基于有限状态机的智能下肢假肢控制

背景:传统的下肢假肢行走状态改变时膝关节阻尼不能随之改变,假肢跟随性差,变化范围小。目的:基于有限状态机的智能下肢假肢控制方法,实现假肢侧对健肢侧的实时跟踪和步速跟随。方法:智能下肢假肢采用带固定式气缸阻尼器的四连杆机构,采用有限状态机的控制方法,感知当前的步态事件,触发步态状态的转变,调整对应的步态模式,得到步态规划的输出动作。结果与结论:实验结果表明,智能下肢假肢能够进行步速识别和步态识别,控制器输出不同的控制策略,控制步进电机调整膝关节阻尼的大小,假肢侧能够对健肢侧进行实时跟踪和步速跟随。

基于模糊控制的智能下肢假肢的步速调整

背景:传统下肢假肢只允许以一种速度行走,不能随步行状态的改变而改变,使得步速也固定单一,不能适应不同步速的变化,适应性较差。目的:采用模糊控制方法实现假肢的步速跟随。方法:通过脚底压力传感器采集步态周期信息,根据不同开度下周期的不同变化采用模糊控制的方法来调整针阀开度的大小,通过永磁式直线步进电机作为执行器驱动针阀来控制缓冲气缸腔室间气道有效截面积来调整假肢摆动速度。结果与结论:在步行速度变化时,假肢膝关节角度有所变化,但是角度变化不大。最大值不超过80°。假肢步态变化小于11°,截肢者能够适应不同的步行速度,假肢与健肢的步态变化基本一致,对称性指数在90%以上。实验结果表明,步态周期可以通过控制针阀达到调整步速的目的,步速调整的模糊控制方法是可行的。

基于肌电信号的行走步态周期识别方法与实验系统的设计

通过下肢表面肌电信号的人体行走步态周期识别方法设计了实验系统;针对表面肌电信号的微弱性、交变性、低频性等特点,提出了识别肌肉动作起始时刻的峰—谷线性插值分段积分算法,并将该算法与阈值法相结合,提取足跟着地前肌肉动作起始时刻,从而达到划分步态周期的目的;该方法仅需单通道信号作为信息源,不同被测者可以选用不同的肌电信号;有效回避了肌电信号传感器零点漂移现象;文中分别对5位被测者行走时的7个下肢肌电信号进行采集,以VisualC++为工具,基于用户界面设计了步态周期的识别系统,其系统识别结果验证了该方法具有广泛性、可靠性、准确性和实用性。

基于加速度时域特征和Ａｄａｂｏｏｓｔ.ＳＶＭ级联分类器的跌倒检测研究

为了提高对跌倒检测的准确性和可靠性,提出了一种基于三轴加速度时域特征和Adaboost SVM级联分类器的跌倒检测方法.首先,利用滑动窗口法提取加速度信号的时域特征作为唯一特征向量,以提高系统检测的实时性;然后,对传统Adaboost算法的样本初始权值部分进行改进,使分类器学习到更多跌倒样本的信息,从而增强系统对跌倒的识别能力;最后,针对日常活动动作类(ADL)的数目远多于跌倒类而导致的数据集不平衡问题,构建了用于跌倒检测的Adaboost-SVM级联分类器,根据级联结构中每个Adaboost分类器所包含的弱分类器数量自动决定是否由SVM替换Adaboost分类器.利用UCI数据库中人体运动数据集进行了实验,结果表明:文中所提方法具有最高的跌倒检测率以及较为优秀的误报警率和准确率,并且证明了放置于胸部和腰部的加速度计能够对跌倒检测产生较好效果.

膝-踝动力型假肢解耦控制研究

目的:膝-踝假肢的动力学模型是一个高阶、非线性、强耦合的系统。假肢膝踝关节运动之间存在耦合性,这种耦合性会导致系统控制效果不理想,甚至不可控。需设计解耦器简化膝-踝假肢系统动力学模型,降低假肢关节间的耦合度,提高系统的控制效果。方法:首先根据拉格朗日方程分别建立下肢假肢支撑步态阶段与摆动步态阶段的动力学模型;然后设计积分型解耦器,在假肢动力学模型之前串联积分型解耦器,将假肢模型简化成多个单输入、单输出的系统;最后利用自适应迭代学习控制算法对解耦前后的膝-踝假肢的各关节运动轨迹进行跟踪。结果:解耦后的膝-踝假肢系统收敛速度加快且收敛误差降低。结论:积分型解耦器可以简化假肢系统动力学模型,降低假肢关节间的耦合度,提高系统的控制效果。