本文選題：被動站立平衡 + T-S模糊模型辨識��； 參考：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2014年06期

【摘要】：為了使被動平衡康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)可以制定安全的訓(xùn)練強(qiáng)度和訓(xùn)練方式,本論文采用T-S模糊辨識方法建立了一種新的人體站立平衡系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。該模型以多維運(yùn)動平臺的運(yùn)動加速度為模型輸入,人體關(guān)節(jié)角度為模型輸出。采用人工蜂群尋優(yōu)算法改進(jìn)模糊C-均值聚類算法,提高了辨識前件參數(shù)的效率。通過試驗(yàn),采集了9位健康成年人的被動站立平衡調(diào)節(jié)數(shù)據(jù),用于模型參數(shù)訓(xùn)練和模型結(jié)果驗(yàn)證。采用仿真結(jié)果和測量數(shù)據(jù)的均方差及互相關(guān)度,證明了所建模型是準(zhǔn)確和合理的。
[Abstract]:In order to make the dynamic balanced rehabilitation training system establish a safe training intensity and training method, a new mathematical model of human standing balance system is established by using T-S fuzzy identification method in this paper. The model takes the acceleration of the multi-dimensional motion platform as the model input and the angle of the human joint as the output of the model. The artificial bee colony optimization algorithm is used to improve the fuzzy C-means clustering algorithm, which improves the efficiency of identifying the parameters of the former part. The data of passive standing balance adjustment of 9 healthy adults were collected and used for model parameter training and model result verification. The model is proved to be accurate and reasonable by using the simulation results and the RMS and correlation of the measured data.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61074175)
【分類號】：R318

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1919583