【摘要】：根據(jù)不同路況條件和典型步速的笛卡爾積組合,利用裝配在殘肢側的陀螺儀、加速度計和足底前后的壓力傳感器的信息,通過相關性系數(shù)分析、傳感器融合、隱馬爾可夫模型的方法,判斷假肢使用者的運動意圖.以健肢運動狀態(tài)為參考值,利用迭代學習控制分別建立不同路況和步速情況下的控制知識數(shù)據(jù)庫.通過傳感器的關鍵狀態(tài)變化信號驅動有限狀態(tài)機狀態(tài)轉換,輸出控制知識庫中的控制量,實現(xiàn)假肢膝關節(jié)在不同路況、步速條件下對步態(tài)相位的控制.針對控制過程中出現(xiàn)的輸出量實時偏差,采取了在線校正措施.對于有限狀態(tài)機輸出控制數(shù)據(jù)序列在時間同步上的超前和滯后問題,采取了相應的保持和補償措施.結果表明,經(jīng)隱馬爾可夫模型處理后路況判斷準確率可提升到91.7%,基于數(shù)據(jù)驅動的無模型控制方法能夠實現(xiàn)對不同路況、步速下假肢步態(tài)的有效控制.
[Abstract]:According to different road conditions and typical Cartesian product combination, using the information of gyroscope, accelerometer and pressure sensor in front and back of foot, through correlation coefficient analysis, the sensor is fused. The Hidden Markov Model (hmm) is used to judge the motion intention of the prosthetic user. Taking the motion state of the healthy limb as the reference value, the control knowledge database under different road conditions and walking speed was established by using iterative learning control (ILC). The key state change signal of the sensor drives the state transition of the finite state machine and outputs the control quantity in the control knowledge base to realize the control of the gait phase of the knee joint under different road conditions and gait speed conditions. Aiming at the real-time deviation of output in the process of control, on-line correction measures are adopted. For the time synchronization problem of the output control data series of the finite state machine, the corresponding measures are taken to maintain and compensate the time synchronization. The results show that the accuracy of road condition judgment can be improved to 91.7% after the processing of Hidden Markov Model. The model-free control method based on data-driven can effectively control the gait of artificial limbs under different road conditions and gait speeds.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;河北工業(yè)大學智能康復裝置與檢測技術教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61703135,61773151) 河北省自然科學基金青年基金資助項目(F2016202327)
【分類號】：R496;TP212.9

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本文編號：2444304