【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(cè)的陀螺儀、加速度計(jì)和足底前后的壓力傳感器的信息,通過(guò)相關(guān)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(yùn)動(dòng)意圖.以健肢運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為參考值,利用迭代學(xué)習(xí)控制分別建立不同路況和步速情況下的控制知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù).通過(guò)傳感器的關(guān)鍵狀態(tài)變化信號(hào)驅(qū)動(dòng)有限狀態(tài)機(jī)狀態(tài)轉(zhuǎn)換,輸出控制知識(shí)庫(kù)中的控制量,實(shí)現(xiàn)假肢膝關(guān)節(jié)在不同路況、步速條件下對(duì)步態(tài)相位的控制.針對(duì)控制過(guò)程中出現(xiàn)的輸出量實(shí)時(shí)偏差,采取了在線校正措施.對(duì)于有限狀態(tài)機(jī)輸出控制數(shù)據(jù)序列在時(shí)間同步上的超前和滯后問(wèn)題,采取了相應(yīng)的保持和補(bǔ)償措施.結(jié)果表明,經(jīng)隱馬爾可夫模型處理后路況判斷準(zhǔn)確率可提升到91.7%,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的無(wú)模型控制方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)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(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)智能康復(fù)裝置與檢測(cè)技術(shù)教育部工程研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61703135,61773151) 河北省自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(F2016202327)
【分類(lèi)號(hào)】：R496;TP212.9

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本文編號(hào)：2444304