本文關鍵詞：下肢康復機器人主動訓練研究與實現(xiàn)

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【摘要】：腦卒中及肢體殘障患者與日俱增,如何運用傳統(tǒng)醫(yī)療方案結合現(xiàn)代科技技術以達到高效、精準、人性化恢復患者肢體運動功能是康復工作者研究和實踐的重點。下肢康復機器人是一種有效節(jié)約醫(yī)療資源、降低醫(yī)師勞動強度、提高患者生活質(zhì)量的輔助康復訓練設備;主動訓練是充分利用康復機器人智能化人機交互功能,基于患者自主運動意圖完成人機耦合運動實現(xiàn)患肢功能恢復的訓練策略。首先,對運動康復理論臨床常用治療方法做出介紹,以此作為下肢康復機器人硬件平臺主動訓練的研究基礎。隨后對下肢康復機器人機械結構、傳感系統(tǒng)做出分析,此部分是后續(xù)運動分析、信號處理的基礎。其次,基于力/力矩信號的主動訓練首先構建考慮機構自平衡的人機一體化空載靜力學模型,然后求得關節(jié)變量、空載力矩、實測力矩和患者末端施力之間的映射關系,隨后根據(jù)阻尼控制策略完成末端施力和末端速度映射函數(shù)規(guī)劃,之后根據(jù)運動學反解求出關節(jié)角速度并輸送到驅(qū)動系統(tǒng)完成人機耦合運動,在此期間對傳感器信號進行卡爾曼濾波并在訓練過程中考慮人的情感因素。再次,基于表面肌電信號的主動訓練首先選定影響關節(jié)運動的肌肉群并完成多通道表面肌電信號采集,然后利用離散指標對常用時域內(nèi)特征量進行比較,找出對信號波動最為敏感的三個特征量做為最優(yōu)特征量,之后利用最優(yōu)特征量樣本對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練同時以誤差最小原則確定最佳網(wǎng)絡作為后續(xù)訓練的動作辨識分類器,接著對對控制策略進行研究,并介紹了訓練過程中的安全措施。最后,較詳細介紹了下肢康復機器人硬件平臺的主動訓練實驗,并介紹了本下肢康復機器人在河南某醫(yī)院基于實際應用環(huán)境進行臨床實驗的情況,實驗取得良好結果可以驗證下肢康復機器人硬件平臺自身和控制策略的可行性和穩(wěn)定性。
【關鍵詞】：下肢康復機器人 主動訓練 肌電信號 臨床實驗
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 引言11
• 1.2 課題研究背景、目的及意義11-12
• 1.3 下肢康復機器人發(fā)展現(xiàn)狀綜述12-17
• 1.3.1 國外下肢康復機器人研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.2 國內(nèi)下肢康復機器人研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容17-19
• 第2章 下肢康復機器人主動訓練總體方案設計19-33
• 2.1 引言19
• 2.2 運動康復醫(yī)學理論基礎19-22
• 2.2.1 神經(jīng)可塑性分析19-21
• 2.2.2 腦卒中臨床康復常用方法21-22
• 2.2.3 腦卒中病情對心理健康影響22
• 2.3 下肢康復機器人硬件平臺分析22-30
• 2.3.1 機器人腿部結構及傳感器安裝分析23-28
• 2.3.2 下肢康復機器人傳感系統(tǒng)設計28-30
• 2.4 人機交互平臺及控制體系設計30-31
• 2.5 本章小結31-33
• 第3章 基于力/力矩信號的主動訓練研究33-61
• 3.1 引言33
• 3.2 下肢康復機器人靜力學分析33-40
• 3.2.1 考慮自平衡的空載靜力學模型33-36
• 3.2.2 利用工程方式進行靜力學標定36-38
• 3.2.3 等效末端施力解算38-40
• 3.3 機構運動學反解40-43
• 3.3.1 關節(jié)位置運動學反解41-42
• 3.3.2 關節(jié)速度運動學反解42-43
• 3.4 傳感器信號處理43-48
• 3.4.1 建立系統(tǒng)數(shù)學模型43-44
• 3.4.2 卡爾曼濾波器模型44-48
• 3.5 基于力/力矩信號的控制策略研究48-56
• 3.5.1 阻尼式控制策略訓練模式48-49
• 3.5.2 末端施力和末端速度映射函數(shù)規(guī)劃49-55
• 3.5.3 控制過程時序及雙環(huán)策略55-56
• 3.6 情感激勵人機交互56-60
• 3.6.1 激勵時間窗檢測57-58
• 3.6.2 交互策略控制58-60
• 3.7 本章小結60-61
• 第4章 基于表面肌電信號的主動訓練研究61-83
• 4.1 引言61
• 4.2 表面肌電信號采集61-66
• 4.2.1 肌電信號產(chǎn)生機理及干擾因素61-63
• 4.2.2 表面肌電傳感器粘貼位置選擇63-64
• 4.2.3 多路表面肌電信號采集64-66
• 4.3 表面肌電信號最優(yōu)特征量確定66-73
• 4.3.1 常用特征量提取方法66-70
• 4.3.2 利用離散指標求最優(yōu)特征量70-73
• 4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的動作辨識研究73-79
• 4.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器的構建73-75
• 4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練75-79
• 4.5 基于表面肌電信號的控制策略79-81
• 4.5.1 人機接口設計79
• 4.5.2 訓練策略研究79-81
• 4.6 本章小結81-83
• 第5章 下肢康復機器人主動訓練實驗研究83-97
• 5.1 引言83
• 5.2 傳感器標定實驗83-85
• 5.3 基于力/力矩傳感器的主動訓練實驗研究85-89
• 5.3.1 約束軌跡驗證85-87
• 5.3.2 末端速度和末端力關系驗證87-89
• 5.4 基于表面肌電信號的主動訓練實驗研究89-93
• 5.4.1 表面肌電采集實驗89-90
• 5.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡實驗90-91
• 5.4.3 基于表面肌電信號的運動驗證91-93
• 5.5 臨床實驗說明93-95
• 5.6 本章小結95-97
• 結論97-98
• 參考文獻98-101
• 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果101-102
• 致謝102

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