近年來,基于功能性電刺激(Functional Electrical Stimulation,FES)的無支撐站立及智能助行康復技術受到了廣泛關注,成為神經(jīng)工程、康復工程及運動醫(yī)學領域的研究熱點。FES是指利用表面電極或植入式電極刺激失去神經(jīng)控制的肌肉,使肌肉產(chǎn)生收縮,從而恢復人體特定部位功能的交叉前沿技術,其刺激動作效果的精準程度主要依賴于刺激肌肉模型的可靠性和控制算法的有效性。 本文從人體運動學信息出發(fā),通過逆動力學推導出膝關節(jié)力矩,進而建立基于膝關節(jié)力矩與功能性電刺激等級的肌肉模型,聯(lián)合后續(xù)設計的控制器形成閉環(huán)反饋控制,對功能性電刺激的刺激模式進行動態(tài)調(diào)整以實現(xiàn)精確的控制效果。研究中采用了外輸入非線性自回歸滑動平均(NARMAX)和自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)兩種不同的非線性動態(tài)建模方法分別對15名受試者進行了肌肉建模實驗,其中NARMAX建模采用基于MGS最小二乘辨識的方法對過程模型項和參數(shù)進行了一體化辨識,結果顯示受試者輸出誤差均值低于0.2(N*M),誤差方差低于0.1;ANFIS建模方法結合了模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢,通過數(shù)據(jù)訓練對模糊推理的初始模型結構以及參數(shù)進...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題背景及目的意義
        1.1.1 脊髓損傷與截癱的成因
        1.1.2 脊髓損傷與截癱的治療
        1.1.3 功能性電刺激技術概況
    1.2 本文的研究內(nèi)容
第二章 基于膝關節(jié)力矩的NARMAX 肌肉模型
    2.1 功能性電刺激下的人體下肢肌肉建模實驗
        2.1.1 功能性電刺激的實驗設置和數(shù)據(jù)采集
        2.1.2 動力學膝關節(jié)力矩計算
        2.1.3 NARMAX 肌肉實驗模型
    2.2 功能性電刺激下的NARMAX 肌肉建模結果分析
        2.2.1 基于MGS 算法的NARMAX 結構與參數(shù)辨識
        2.2.2 NARMAX 建模的結果及討論
第三章 基于膝關節(jié)力矩的自適應神經(jīng)模糊（ANFIS）肌肉模型
    3.1 模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.1.1 模糊推理的基本原理
        3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理
    3.2 基于膝關節(jié)力矩的自適應神經(jīng)模糊建模
        3.2.1 自適應神經(jīng)模糊（ANFIS）的基本原理
        3.2.2 ANFIS 肌肉建模結果分析
    3.3 NARMAX/ANFIS 肌肉模型對比與討論
第四章 基于NARMAX 和ANFIS 肌肉模型的閉環(huán)模糊PID 控制
    4.1 模糊PID 的基本原理及控制器的設計
        4.1.1 模糊PID 控制器的基本原理
        4.1.2 模糊PID 控制器的設計
    4.2 基于NARMAX 肌肉模型的模糊PID 控制
    4.3 基于自適應神經(jīng)模糊（ANFIS）肌肉模型的模糊PID 控制
    4.4 實驗結果的對比與討論
第五章 總結與展望
    5.1 本論文內(nèi)容總結
    5.2 今后研究展望
參考文獻
發(fā)表論文和科研情況說明
致謝



本文編號：3885970