本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)頻率觀測器的心臟信號建模及跟蹤控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,由于人們飲食作息不規(guī)律,生活壓力大,冠心病等心臟疾病發(fā)病率和致死率日益上升,已成為威脅人類健康的頭號公敵。目前,治療冠心病的有效手段是冠狀動脈旁路移植術(shù)。冠狀動脈旁路移植術(shù)主要分為體外循環(huán)方式和非體外循環(huán)方式。體外循環(huán)方式是用心肺儀代替心和肺的功能,使血液實現(xiàn)體外循環(huán)回路。非體外循環(huán)方式不使用心肺儀,而是在心臟上方加上鎮(zhèn)定器,抑制心臟跳動,使血液在體內(nèi)實現(xiàn)循環(huán)。不論是體外循環(huán)還是非體外循環(huán),在手術(shù)過程中心臟均處于停跳狀態(tài),不僅對心肌損傷很大,也增加病人的恢復(fù)期。利用醫(yī)療機器人手術(shù)系統(tǒng),消除心臟和從機械臂之間的相對運動,醫(yī)生再通過觀看視覺伺服反饋的手術(shù)畫面,操作主機械臂,遠(yuǎn)程對心臟進(jìn)行手術(shù)操作,這樣就實現(xiàn)了心臟在不停跳的情況下實施非體外循環(huán)冠狀動脈旁路移植術(shù)手術(shù),避免了傳統(tǒng)手術(shù)方式的弊端。本文首先對心臟運動信號進(jìn)行頻譜分析發(fā)現(xiàn)心臟運動是由心跳運動和呼吸運動疊加而成。針對心臟運動信號頻帶寬、非線性等特點,建立動態(tài)心臟模型,提出基于自適應(yīng)頻率觀測器辨識方法,估計心臟信號模型中各個諧波的頻率、相位角、幅值及心臟運動信號本身坐標(biāo),預(yù)測出下一時刻心臟可能出現(xiàn)的位置坐標(biāo)。并對辨識方法的有效性和參數(shù)估計的收斂性進(jìn)行理論論證。然后本文分析求解出手術(shù)機器人從手PHANTo M的運動學(xué)模型正逆解,并根據(jù)拉格朗日方程推導(dǎo)出PHANTo M機器人的非線性動力學(xué)模型。結(jié)合心臟信號和機器人動力學(xué)模型設(shè)計輸出調(diào)節(jié)器控制算法。最后,本文通過Simulink/Matlab仿真,分析對比本文所提方法和其他方法的心臟運動跟蹤效果。對比的辨識算法有一步預(yù)測算法,Levenberg-Marquardt算法,最小二乘和EKF混合辨識算法。試驗結(jié)果表明,基于自適應(yīng)頻率觀測器辨識算法下得到的跟蹤擬合誤差最小,并且達(dá)到機器人心臟手術(shù)的精度要求。說明基于此辨識算法的控制策略在機器人心臟手術(shù)系統(tǒng)中有效可行。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)頻率觀測器 輸出調(diào)節(jié)器 運動跟蹤
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R654.2;TP242.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題的來源及研究的背景和意義8-9
• 1.1.1 課題的來源8
• 1.1.2 課題研究的背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 機器人手術(shù)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 心臟運動信號建模與機器人控制現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 基于頻率辨識的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要內(nèi)容13-15
• 第2章 基于自適應(yīng)頻率觀測器的心臟信號建模15-31
• 2.1 心臟信號采集15
• 2.2 心臟信號分析15-17
• 2.3 基于自適應(yīng)頻率觀測器的辨識算法17-30
• 2.3.1 無諧波信號下模型參數(shù)估計17-20
• 2.3.2 有諧波信號下模型參數(shù)估計20-25
• 2.3.3 心臟信號建模結(jié)果25-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 手術(shù)機器人建模及控制策略31-40
• 3.1 機器人運動學(xué)模型31-33
• 3.2 機器人動力學(xué)模型33-34
• 3.3 輸出調(diào)節(jié)器控制算法34-39
• 3.3.1 輸出調(diào)節(jié)器分析35
• 3.3.2 輸出調(diào)節(jié)器設(shè)計35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 控制算法比較與分析40-54
• 4.1 基于自適應(yīng)頻率觀測器辨識的運動跟蹤40-42
• 4.2 基于自適應(yīng)一步預(yù)測辨識的運動跟蹤42-46
• 4.2.1 自適應(yīng)一步預(yù)測算法理論分析42-45
• 4.2.2 基于自適應(yīng)一步預(yù)測辨識的運動跟蹤結(jié)果45-46
• 4.3 基于混合辨識的運動跟蹤46-49
• 4.3.1 混合辨識算法理論分析46-48
• 4.3.2 基于混合辨識的運動跟蹤結(jié)果48-49
• 4.4 基于LEVENBERG-MARQUARDT辨識的運動跟蹤49-53
• 4.4.1 LEVENBERG-MARQUARDT算法理論分析49-51
• 4.4.2 基于LEVENBERG-MARQUARDT辨識的運動跟蹤結(jié)果51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 致謝60

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本文編號：314500