一种基于联想学习的智能假腿控制机制

目的 研究一种基于联想学习的假腿人机系统的控制机制,为智能假腿提供具有自学习、自适应功能的控制方法.方法 在分析人体智能下肢假肢的一般控制方法的基础上,提出了一种以小脑模型神经网络监督控制为基层控制器的专家控制策略.结果 ①可以利用在程序中预设的输入量阈值设定6种假腿工作模式的触发规则.这些触发条件是由假腿与健康腿角度传感器、假腿脚底前后接触开关等4个传感元件组合而成;②只要为小脑模型神经网络进行20个样本训练,即可较好地跟踪健康腿步速.结论 这种控制方法具有联想学习功能,可利用基层控制器对假腿步速进行跟随健康腿控制,实现患者无需训练状况下的假腿白适应控制.