气动柔性摆动关节静态模型

提出了一种基于气动柔性驱动器(FPA)的摆动关节,该关节由左、右两个对称分布的弧形FPA并联而成,弧形FPA两个活动端与摆动关节的动平台固定连接,动平台可以绕着转动副摆动。改变两个弧形FPA的内腔气压,驱动左、右弧形FPA输出不同大小的转动角度,从而实现该关节的摆动运动。基于力矩平衡原理建立了摆动关节的静态模型,仿真分析表明摆动关节的转动角度与弧形FPA内腔气体压力基本呈线性关系,并且转动角度随初始角度、FPA平均半径、预拉伸角度的增大而增大,随FPA壁厚的增大而减小。实验结果表明所建立的数学模型能够描述摆动关节的静态特性。

踝关节可左右摆动的康复器具设计

背景:下肢康复辅具在下肢功能恢复训练中占有越来越重要的地位。目的:设计了一种新型的踝关节康复器具,达到对髋关节、膝关节、踝关节康复运动的目的。方法:基于三维设计软件Solidworks,设计了一种新型踝关节康复辅具,增加了踝关节左右摆动功能。结果与结论:在国内外踝关节康复器具研究基础上,增加了踝关节左右摆动功能的新型踝关节康复器具,3D运动仿真结果表明方案有效可行。

基于多重分形的膝关节摆动信号特征提取与分类

膝关节摆动(VAG)信号是膝关节在屈伸活动时由于接触摩擦所产生的振动,它能够反映髌骨软化症、半月板损伤和交叉韧带损伤等膝关节损伤疾病的特征与状态,正逐步得到临床医学的重视。本文依据多重分形去趋势波动方法,定量分析了正常和异常VAG信号的特性,提取了分形标度指数、多重分形谱极值点、广义分形维数和时频信息熵值等特征信息,并采用支持向量机对正常和异常VAG信号进行分类,得到较高的分类准确率,对于膝关节损伤疾病的无创检测和辅助诊断具有重要意义。

基于PCNN-LSTM神经网络的膝关节摆动信号分类识别

膝关节摆动(VAG)信号是指膝关节屈曲或伸展时发出的声音或振动信号,可灵敏、客观地描述膝关节的健康状态,在膝关节疾病的无创检测中具有重要作用。现有的对VAG信号正常和异常分类方法自动化程度低,且分类准确度较低,总体性能有待进一步提升。因此,提出一种基于改进卷积神经循环网络(PCNN-LSTM)的VAG信号分类算法。首先,利用经验模式分解(EMD)和小波变换,将一维VAG信号变换为二维时频特征谱图,并将其用作数据集;然后,在串行神经网络的基础上融合并行卷积神经网络结构,再与LSTM神经网络相结合构成改进的PCNN-LSTM模型,以此区分正常或异常的VAG信号,实现对膝关节健康状态的自动检测。采用由加速度传感器(181A02)和USB采集仪(FSC812)所采集的真实VAG信号,构建数据集对所提出算法性能进行验证。数据集由654例样本构成,其中包括健康数据222例和患有膝关节疾病的数据432例。实验表明,所提出算法的分类正确率为96.93%,灵敏度为100%,特异性为95.56%,相比其他算法可得到较好的分类识别效果,对于膝关节疾病的无创检测和辅助诊断具有重要意义。

基于VAG信号分析的无创膝关节损伤病变检测与辅助诊断

膝关节摆动(VAG)信号是膝关节在做屈伸运动时由于接触摩擦产生的振动信号,它能够反映髌骨软化症、半月板损伤和交叉韧带损伤等膝关节损伤疾病的特征与状态。本研究分析了国内外文献对膝关节摆动信号的研究方法,包括信号的预处理方法、特征提取方法和分类方法几个方面。无创膝关节摆动信号的检测与分析,对于膝关节损伤疾病的无创检测和辅助诊断具有重要意义,正逐步得到临床医学的重视。最后分析了对于膝关节摆动信号研究还需要解决的问题以及未来的发展方向。

基于VAG信号的膝关节疾病无创检测与分类的研究进展

介绍了膝关节疾病的分类与膝关节摆动(vibroarthographic,VAG)信号在膝关节疾病无创检测和辅助诊断中发挥的作用,综述了VAG信号的提出和采集、预处理、特征提取和分类识别等方面的研究进展,分析了现阶段基于VAG信号的检测方法仍需解决的问题。指出了随着计算机技术的发展,将人工智能、大数据中的分析方法应用于VAG信号辅助诊断膝关节疾病是未来的研究方向和发展趋势。

膝关节疾病计算机辅助诊断方式研究浅谈

计算机智能的发展为膝关节疾病的诊断提供了新的诊断方式,克服了传统诊断方式一些缺点。本文就膝关节摆动信号处理过程技术进行汇总,对未来的发展方向进行展望。

自润滑向心关节轴承翻边工艺改进

航空发动机制造过程中,部分自润滑向心关节轴承组合时合格率不高及翻边效果不稳定。通过比较国内外自润滑关节轴承翻边方法,分析关节轴承翻边时及翻边后检测的相关参数及加工方法,着手提高翻边轴承的加工合格率及稳定性,并固化相关工艺参数,形成一套完整的加工关节轴承翻边及检测方法。

水果无损采摘机械手工作空间分析及参数确定

水果采摘机器人在我国起步晚、发展缓慢,没有系统的方法用以设计采摘机械手,特别是机械手参数确定方法不成熟,造成工作空间浪费、影响机械性能等问题。为此,提出了一种蒙特卡洛法结合控制变量确定摆动关节范围的设计方法,利用D-H参数法对机械手臂进行正运动学分析,在MatLab平台下用蒙特卡洛法计算机械手的工作空间,并结合控制变量法,求出不同参数下的工作空间范围,根据相对较合理的工作空间范围,确定机械手臂的合理参数。以水果无损采摘机械手为例,根据具体设计要求,确定了手臂长度,利用蒙特卡洛法确定了摆动关节的转角范围,并验证参数的正确性。结果表明:该方法可以迅速有效地确定摆角范围,解决了以往摆动关节转角范围靠设计经验确定而存在的空间浪费的问题。

水下自重构机器人游动构形的稳定性分析

针对水下自重构机器人游动构形的稳定性问题,本文提出了以恢复力矩作为量化参数的水下自重构机器人游动构形的稳定性判据。考虑到水下自重构机器人是由相同模块组成,提出先计算各个模块的恢复力矩,然后以参考模块为基准进行叠加。以水下蛇形构形的游动为例,介绍了恢复力矩的计算方法,并分析了关节摆动对恢复力矩的影响。分析结果表明:该方法可以准确、高效地描述水下自重构机器人游动构形的稳定性。

髌骨软化症诊治进展

髌骨软化症是一种常见的退行性骨关节病,尚无明确病因和统一疗法.现对髌骨软化症的诊疗作以下综述.