發(fā)布時(shí)間：2017-04-15 20:06

  本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)性主動(dòng)式下肢假肢仿生控制方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來(lái),隨著生物學(xué)和仿生學(xué)的研究發(fā)展,很多的生物學(xué)的研究成果為假肢控制領(lǐng)域帶來(lái)新的思路。研究發(fā)現(xiàn),生物的很多運(yùn)動(dòng)例如呼吸、行走、心跳等,并不是由生物體的大腦去直接控制,而是由位于生物低級(jí)神經(jīng)中樞的被稱作中樞模式發(fā)生器(Central Pattern Generator,CPG)去直接控制。本文將基于CPG的仿生控制方法應(yīng)用到下肢假肢的控制,主要工作內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:1、熟悉了解人體對(duì)步態(tài)的分層運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng),將基于CPG的仿生控制方法應(yīng)用于對(duì)下肢假肢的控制,使用自激振蕩的非線性振蕩器去模擬控制信號(hào)的產(chǎn)生過(guò)程,對(duì)常見(jiàn)的Hopf振蕩器、Rayleigh振蕩器和Matsuoka振蕩器進(jìn)行分析比較,選擇Hopf振蕩器作為組成振蕩器網(wǎng)絡(luò)的基本振蕩器。2、Hopf振蕩器僅能產(chǎn)生固定角頻率的振蕩信號(hào),無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)外部訓(xùn)練信號(hào)的學(xué)習(xí),因此將Dynamic Hebbian Learning學(xué)習(xí)算法加入到對(duì)Hopf振蕩器的學(xué)習(xí)訓(xùn)練之中,改進(jìn)的Hopf振蕩器中的角頻率由常量變?yōu)闋顟B(tài)變量,進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)外部周期信號(hào)角頻率的學(xué)習(xí)。3、將幾個(gè)改進(jìn)的Hopf振蕩器組成CPG網(wǎng)絡(luò),振蕩器之間實(shí)現(xiàn)耦合,使用正常的肢體行走步態(tài)數(shù)據(jù)去完成對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,并對(duì)整個(gè)振蕩器網(wǎng)絡(luò)引入反饋,用反饋信息去調(diào)整每個(gè)振蕩器的幅值、振蕩角頻率和相位。訓(xùn)練結(jié)束后,由若干具有不同幅值、振蕩角頻率和相位的振蕩器組成的CPG網(wǎng)絡(luò),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)訓(xùn)練信號(hào)的重現(xiàn),振蕩器網(wǎng)絡(luò)自激振蕩輸出可以用于控制假肢的信號(hào),步速的調(diào)整和步態(tài)的切換。4、使用雙下肢仿生平臺(tái)作為測(cè)試算法的平臺(tái),使用Labview搭建上位機(jī),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明可以將基于CPG的仿生控制方法應(yīng)用于下肢假肢的控制,CPG產(chǎn)生的假肢控制信號(hào)和人體產(chǎn)生的用于肢體控制的信號(hào)十分接近,方法是可行的。
【關(guān)鍵詞】：Hopf振蕩器 中樞模式發(fā)生器 主動(dòng)式假肢 仿生控制方法
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R318.17;TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 下肢假肢控制方法研究13-15
• 1.3.1 基于模型的控制方法13
• 1.3.2 基于行為的控制方法13-14
• 1.3.3 基于中樞模式發(fā)生器的控制方法14-15
• 1.4 課題主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 第二章 下肢運(yùn)動(dòng)信號(hào)的采集與分析17-23
• 2.1 人體下肢運(yùn)動(dòng)相關(guān)定義17-18
• 2.2 步態(tài)信息采集系統(tǒng)簡(jiǎn)介18-19
• 2.3 下肢膝關(guān)節(jié)步態(tài)數(shù)據(jù)采集19-21
• 2.4 小結(jié)21-23
• 第三章 基于CPG仿生控制方法的研究23-45
• 3.1 CPG仿生控制原理的研究23-24
• 3.2 CPG的振蕩器模型24-31
• 3.2.1 Hopf振蕩器24-26
• 3.2.2 Rayleigh振蕩器26-28
• 3.2.3 Vanderpol振蕩器28-29
• 3.2.4 振蕩器模型的選取29-31
• 3.3 基于Dynamic Hebbian Learning的改進(jìn)振蕩器模型31-33
• 3.3.1 Dynamic Hebbian Learning算法簡(jiǎn)介31
• 3.3.2 基于Dynamic Hebbian Learning的改進(jìn)Hopf振蕩器模型31-33
• 3.4 基于改進(jìn)Hopf振蕩器的CPG數(shù)學(xué)模型33-41
• 3.4.1 CPG數(shù)學(xué)模型簡(jiǎn)介33-35
• 3.4.2 CPG對(duì)平地行走的學(xué)習(xí)35-38
• 3.4.3 CPG對(duì)其他步態(tài)的學(xué)習(xí)38-41
• 3.5 CPG控制步態(tài)的產(chǎn)生41-44
• 3.5.1 步態(tài)控制信號(hào)的產(chǎn)生41-42
• 3.5.2 步速調(diào)節(jié)的實(shí)現(xiàn)42-43
• 3.5.3 步態(tài)切換的實(shí)現(xiàn)43-44
• 3.6 小結(jié)44-45
• 第四章 基于雙下肢仿生平臺(tái)的驗(yàn)證45-59
• 4.1 雙下肢仿生平臺(tái)的介紹45-50
• 4.1.1 雙下肢仿生平臺(tái)硬件介紹45-47
• 4.1.2 控制器控制方式說(shuō)明47-49
• 4.1.3 常用函數(shù)庫(kù)49-50
• 4.2 Labview簡(jiǎn)介50-52
• 4.3 主控制界面介紹52-53
• 4.4 控制程序功能介紹53-55
• 4.5 驗(yàn)證55-57
• 4.5.1 平地行走步態(tài)控制55-56
• 4.5.2 步速調(diào)節(jié)的步態(tài)控制56
• 4.5.3 步態(tài)切換的步態(tài)控制56-57
• 4.6 小結(jié)57-59
• 第五章 結(jié)論59-61
• 5.1 論文主要完成的工作59-60
• 5.2 工作展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-67
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果67-69
• 致謝69

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