基于多源信息融合的膝上假肢步态识别方法

为了实现膝上假肢的有效控制,提出基于多源信息融合的步态识别方法。首先通过搭建人体下肢多源运动信息系统获取下肢表面肌电信号、腿部角度信号和足底压力信号。针对获取的信息,采用基于小波变换的空域相关滤波对肌电信号进行消噪并提取信号特征;选择大小腿、膝关节角度作为腿部角度信号特征;将足底压力信号通过阈值法提取有效特征。在特征提取基础上,分别利用BP神经网络和有限状态机对下肢运动信息进行步态识别,并将识别结果进行融合。实验验证了该方法在平地行走、上下楼梯模式下步态识别准确率均达到95%以上。     

基于传感阵列的动态足底压力分布测量系统

足底压力分布与人体健康具有很大关联性,足底压力分布异常变化是某些足病的早期症状。为帮助患者预防足病,实时监测足底压力分布,研制了一种基于触觉传感阵列的动态足底压力分布测量系统。系统共有48个传感单元,测量误差小于2.4%,可对足底各区域压力进行精确采集,并采用可穿戴式设计,将数据采集系统固定于脚踝,通过蓝牙与上位机连接。此外,针对传统压力分析方法无法对运动过程中压力分布变化进行分析的缺陷,提出了一种动态足底压力分布分析方法,通过支持向量机对人体足底压力数据进行分类,达到了98.6%的分类正确率;并在此基础上引入步态相典型压力分布指标,与传统分析指标相结合,实现对人体健康状态的分析与评价。实验证明,该系统可以准确测量运动状态下的足底压力分布、分析异常状态下的压力分布变化并对压力异常区域进行预警。     

基于多主元特征与支持向量机的动态过程质量异常监控模型

为简化多支持向量机识别模型的计算复杂度、提高动态过程质量异常模式的识别精度,提出一种基于多主元特征与支持向量机相结合的动态过程异常监控模型。利用主元分析方法对动态数据进行特征提取,将所提取的不同主元特征作为支持向量机分类器的输入对模型进行训练。将识别效率高的主元特征对应的转换矩阵与多支持向量机相结合,构建了基于多主元特征的多支持向量机识别模型,对质量异常模式进行识别。仿真实验表明,所提基于多主元分析支持向量机识别模型的识别精度比传统基于主元特征或其他特征提取方法的识别模型有显著提高,且训练所需时间大大减少。     

基于节点迭代模糊Petri网的非接触异常步态识别方法

为了准确识别下肢功能障碍患者辅助行走中的跌倒、拖拽式异常步态,从多种用户群体的普适性与便捷性出发,提出了一种基于节点迭代型模糊Petri网的非接触式异常步态识别方法。首先,论述了康复训练机器人结构及辅助行走过程中跌倒与拖拽式异常步态的行为特征;然后研发了一种多通道近距离传感器阵列实时检测步态信息,并融合了步行方向意图向量提出采用步态偏离度、频率和躯干倾斜角度作为检测系统输入参数;基于模糊隶属度函数生成网络点燃机制,并建立节点迭代型模糊Petri网系统识别异常步态;最后进行了异常步态算子推理与多模态行走跌倒检测实验,表明该算法对使用步行康复机器人过程中异常步态识别率达到91. 2%并提高了辅助行走的安全性与舒适性。所提方法可以应用于下肢行动不便人群使用类似助行器的日常起居与康复训练场景。     

基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法

本文针对在流程工业自动化系统中大量使用的电动执行器,结合热工系统的应用背景,提出了一种基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法.该故障诊断方法包括特征提取和故障识别两部分:采用主成分分析法提取故障特征信号;采用基于支持向量机的方法进行故障识别.构造多类支持向量机分类器,建立了电动执行器多故障诊断模型.仿真实验研究证明了该诊断方法的可行性和有效性.     

下肢假肢穿戴者跑动步态识别与膝关节控制策略研究

为研究假肢穿戴者跑动状态以及假肢膝关节的跑动控制,首先通过人体多源运动信息采集,获取髋、膝关节加速度信号、大腿股直肌部位肌电信号和足底压力信号,使用切比雪夫I型滤波方法进行降噪并提取信号特征。利用相关性分析方法,结合足底压力信号实现对跑动状态识别。在此基础上,利用粒子群优化的支持向量机方法进行信号分析,实现对6个跑动相位的识别。以四连杆假肢为被控对象,以人体跑动信号的特征点为各相位的转移条件,提出了基于有限状态机的假肢跑动控制策略。通过多项式拟合,建立了假肢膝关节控制模型,并进行了下肢假肢测试平台的验证。测试结果表明,所提方法可以实现跑动步态与相位的有效识别,并控制假肢膝关节做出正确的跑动动作。     

基于最小熵解卷积-变分模态分解和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于最小熵解卷积和变分模态分解以及模糊近似熵的故障特征提取方法,并采用优化支持向量机对故障进行识别分类。首先利用最小熵解卷积方法降低噪声干扰并增强故障信号中故障特征信息,进而对降噪后的信号进行变分模态分解,并利用模糊近似熵量化变分模态分解后包含故障特征信息的模态分量以构建特征向量,之后通过采用扩展粒子群算法优化惩罚因子和核函数参数的支持向量机,对故障样本训练并完成故障识别分类。将所提方法应用于滚动轴承不同损伤程度、不同故障部位的实验数据,验证了该方法的有效性。与基于局部均值分解的特征提取方法相对比,结果表明所提方法可以更精确地提取出滚动轴承故障特征,并能够更准确地完成不同故障的识别;通过与基于网格寻优算法优化的支持向量机方法和基于扩展粒子群优化的最小二乘支持向量机方法相对比,结果表明所提方法具有更好的分类性能,能达到更好的诊断效果。     

基于LMD与改进SVM的轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号故障特征信息实际提取困难的问题,基于局部均值分解(LMD)与改进支持向量机(SVM)提出了轴承故障诊断方法.对所采集的轴承振动信号进行局部均值分解,得到若干乘积函数的分量.计算各乘积函数的能量,选取能量百分比值作为识别故障的特征值.针对支持向量机不能自适应选择核函数参数和惩罚因子的问题,利用细菌觅食优化算法对支持向量机进行参数优化.将特征值输入改进支持向量机模型,对轴承故障状态进行识别.试验结果表明,相对于传统支持向量机模型和隐马尔可夫模型,采用所提出的轴承故障诊断方法,对轴承故障的识别准确率提高7个百分点以上,由此验证了所提出的轴承故障诊断方法的可靠性.     

基于矩不变量与SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障识别问题,提出了基于矩不变量和支持向量机的智能诊断方法。该方法采用连续小波变换对滚动轴承信号进行分析,然后提取出小波灰度图的7个矩不变量作为故障特征,最后将特征向量输入到支持向量机中,以实现对不同的滚动轴承故障类型的识别。试验结果表明,该方法能有效地提取故障特征,同时可获得较好的分类效果。     

一种可穿戴型下肢助力机器人足底压力信息采集系统

为了实现可穿戴型下肢助力机器人行走过程中的步态识别,需要快速且稳定地获取足底压力数据信息。针对可穿戴型下肢助力机器人感知系统灵敏性能差、响应迟缓等缺点,结合实际应用,设计了一种系统结构更加简单优化,能够实时监测足底数据的信息采集与处理系统。该系统由足底信息采集模块与信号处理模块两部分组成,通过无线传输,可以实时监测和反馈人体行走过程中足底压力分布信息。实验结果表明,系统测试的数据符合人体行走运动中足底压力变化的规律,所设计的采集系统可以实时监测人体足底压力的信息,满足信息采集要求,为后续的控制算法验证提供有效数据。     

基于足底压力传感器与深度学习的生物身份识别

近年来研究表明,足底压力可以反映人体的特征,在生物识别上具有广阔的前景。本研究探讨了足底压力进行身份识别的可行性和方法论。本文使用带有8个压力传感器的鞋垫收集了14名志愿者14 000多个压力数据作为数据集,利用无监督学习探讨了分类的科学性,并讨论了地面状况对于压力数据的影响。采用卷积神经网络(CNN)作为分类器,对分类性能进行了评价,研究了步态分割和多步态周期对提高精度的影响。实验结果表明,使用分割后的数据分类准确率为98.8%,而没有分割的为93.6%,当使用3个和5个步态周期进行分类时,准确率提升到99.4%和99.8%。结果表明,用CNN对分割后的数据并选择多个步态周期进行分类在利用足底压力进行身份识别方面具有良好实用价值。     

车用电线束插接器插拔力分析

车用电线束插接器插拔力是影响插接器装配性能的重要参数,又是插接器电性能和环境性能的重要影响因素。分析影响插接器插拔力的主要因素、插接器插拔力和电性能以及环境性能的关系。     

基于能耗目标优化的多足爬墙机器人足力控制研究

针对多足爬墙机器人高空极限作业时需解决的能耗问题,提出了基于能耗性优化的多足爬墙机器人足力控制方法。以八足爬墙机器人为例,从机器人作业的安全性和能耗性角度描述了多足爬墙机器人的足力优化模型,实现了多足机器人的关节驱动力和足底接触力的转换,有效地减少了优化变量的数量,简化了优化的计算。通过分析多足爬墙机器人的关节驱动力约束和动力学约束,建立了机器人总电机功率与机器人运动步态及作业环境(包括攀爬角度与吸附平面的粗糙度)的关系。并综合考虑了爬墙机器人吸附安全等特殊性,对机器人的足底接触力进行优化,提高机器人对环境变化及支撑腿数量变化的适应能力,降低关节驱动电机的能耗,实现了机器人电机总能耗最小化的目标。实验仿真结果证明了所提出的控制方法简单可行。     

Contributions of the lower extremity joint on the support moment in normal walking and in unexpected step-down walking

ARelative contributions of lower extremity joints on the support moment were investigated in this study Three-dimensional gait analyses were performed in normal walking and in unexpected step-down walking For both gait studies, inverse dynamics were performed to obtain each joint moment of the lower extremity, which was applied to the forward dynamics simulation to determine the contributions on the support moment at different phases of walking The forward dynamic simulation results showed that, in normal walking, the ankle plantar flexois contributed significantly during single-limb-support However, the ankle plantar flexors, knee extensois and hip extensors worked together duimg double-limb-support In unexpected step-down walking, the important contributors on the support of the body during single-limb-support were not only ankle plantar flexors but also knee extensors This study, analyzing the relative contributions of the lower limb joint moments for the body support, would be helpful to understand diffetent unexpected walking conditions and compensatory mechanisms for various pathological gaits     

Method for six-legged robot stepping on obstacles by indirect force estimation

Adaptive gaits for legged robots often requires force sensors installed on foot-tips, however impact, temperature or humidity can affect or even damage those sensors. Efforts have been made to realize indirect force estimation on the legged robots using leg structures based on planar mechanisms. Robot Octopus III is a six-legged robot using spatial parallel mechanism(UP-2UPS) legs. This paper proposed a novel method to realize indirect force estimation on walking robot based on a spatial parallel mechanism. The direct kinematics model and the inverse kinematics model are established. The force Jacobian matrix is derived based on the kinematics model. Thus, the indirect force estimation model is established. Then, the relation between the output torques of the three motors installed on one leg to the external force exerted on the foot tip is described. Furthermore, an adaptive tripod static gait is designed. The robot alters its leg trajectory to step on obstacles by using the proposed adaptive gait. Both the indirect force estimation model and the adaptive gait are implemented and optimized in a real time control system. An experiment is carried out to validate the indirect force estimation model. The adaptive gait is tested in another experiment. Experiment results show that the robot can successfully step on a 0.2 m-high obstacle. This paper proposes a novel method to overcome obstacles for the six-legged robot using spatial parallel mechanism legs and to avoid installing the electric force sensors in harsh environment of the robot’s foot tips.     

液压四足机器人足端的力预测控制与运动平稳性

针对液压四足机器人在坚硬路面行走时,足端位置易受刚性冲击,导致运动姿态平稳性差的问题,提出一种液压四足机器人足端力预测控制方法。在分析液压四足机器人结构的基础上,根据运动学与力学模型构建了液压伺服系统的力控制模型;采用改进自适应布谷鸟优化BP神经网络算法建立足端力预测控制模型,通过仿真对比分析验证了该算法的可行性。最后通过液压四足机器人KL样机进行足端力及刚性地面行走测试,结果表明该方法能有效增强液压四足机器人腿部的力柔顺性,提高运动姿态平稳性。     

外骨骼机器人系统中人体下肢关节力矩动态解算

利用下肢外骨骼关节位移传感器及惯性导航单元采集人体运动信息,计算获得下肢髋、膝关节的相对角度以及躯干的姿态和加速度,通过动力学逆解实时解算穿戴者运动所需的关节驱动力矩。在此过程中,利用人体五杆模型,对人体下肢的运动进行了运动学和动力学分析,通过Matlab/Simulink软件编程求解,得到了人体下肢关节在连续步态周期内关节力矩的变化,通过对比计算获得的支撑踝关节力矩值与足底力传感器实测值,证明了关节力矩求解方法的正确性,保障了外骨骼机器人能够根据此力矩对穿戴者提供助力。     

Modeling and simulation of normal and hemiparetic gait

Gait is the collective term for the two types of bipedal locomotion, walking and running. This paper is focused on walking. The analysis of human gait is of interest to many different disciplines, including biomechanics, human-movement science, rehabilitation and medicine in general. Here we present a new model that is capable of reproducing the properties of walking, normal and pathological. The aim of this paper is to establish the biomechanical principles that underlie human walking by using Lagrange method. The constraint forces of Rayleigh dissipation function, through which to consider the effect on the tissues in the gait, are included. Depending on the value of the factor present in the Rayleigh dissipation function, both normal and pathological gait can be simulated. First of all, we apply it in the normal gait and then in the permanent hemiparetic gait. Anthropometric data of adult person are used by simulation, and it is possible to use anthropometric data for children but is necessary to consider existing table of anthropometric data. Validation of these models includes simulations of passive dynamic gait that walk on level ground. The dynamic walking approach provides a new perspective of gait analysis, focusing on the kinematics and kinetics of gait. There have been studies and simulations to show normal human gait, but few of them have focused on abnormal, especially hemiparetic gait. Quantitative comparisons of the model predictions with gait measurements show that the model can reproduce the significant characteristics of normal gait.     

足式机器人的稳定行走*

足式机器人在行走过程中,足端与地面之间的法向冲击力将影响机器人的在垂直方向上的稳定性。被动柔顺可以减小垂直冲击力但同时可引发平台持续震荡。针对该问题,设计基于足端力反馈的主动柔顺控制器,分析其对机器人垂直稳定性的影响。机器人由于机械间隙、步态、路面等因素将出现足端打滑现象,导致机器人水平方向失稳。引入摆腿回缩技术,分析摆腿回缩对机器人水平稳定性能的影响。仿真和液压足式机器人行走试验验证提出方法的有效性,提高了机器人行走过程中的垂直和水平方向稳定性。