基于足底压力传感器的不控制减重比例下步态相位识别

下肢外骨骼机器人是帮助下肢运动功能障碍患者步行训练的新手段，能够减轻医护人员的劳动强度，它常采用减重方式完成辅助训练。然而，对于地面行走减重外骨骼机器人系统而言，其减重比例随步态及穿戴方式变化而变化，因此不控制减重比例下的步态相位识别具有重要意义。通过搭建基于Arduino Mega2560板卡和单侧鞋内8个薄膜式压力传感器的足底压力采集系统，分别采集了正常行走、不控制减重比例减重带减重状态下行走时的足底压力信息，并采用神经网络算法进行步态相位识别。结果表明：在减重状态下行走与正常行走相比，左右脚压力值均出现明显下降且两侧具有对称性；足底每个压力传感器处的压力减小比例不同；采用神经网络算法对正常行走时步态相位总体识别率达到96.8%，对减重行走时步态相位总体识别率达到94.8%。研究结果表明该足底压力采集系统可以有效测量减重行走时的足底压力，为在地面不控制减重比例下减重带减重的外骨骼机器人控制策略的制定提供一定支持。     

上肢镜像康复机器人控制策略研究

镜像疗法是促进偏瘫患者上肢运动功能康复的有效疗法,结合镜像疗法的机器人可通过促进双侧运动易化患侧的运动通路。为此,研究上肢镜像康复机器人的控制策略。基于传统镜面治疗方法设计了上肢镜像康复机器人系统,提出了基于参考轨迹的镜像训练。同时提出了基于分段三阶Bezier插值的轨迹优化方法,优化机器人运动轨迹。考虑到患者患侧与机器人的交互需求,开发了由引导力场和约束力场组成的力场控制算法,协调患侧主动运动与镜像训练动作。开展镜像康复训练实验,验证了力场控制算法的良好性能。     

基于模糊PID的足球机器人运动控制研究

通过对足球机器人运动学模型的分析,考虑到系统的时滞性、非线性等特点,提出将模糊控制和传统的PID控制相结合的控制方法,应用到足球机器人系统的运动控制中,通过PID控制实现控制的准确性,利用模糊控制提高控制的快速性。详细介绍了足球机器人模糊控制系统的设计过程,并在仿真和基于视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证,结果表明了该方法的可行性。     

助行康复机器人人机交互设计研究综述

目的对助行康复机器人人机交互设计研究进行归纳整理、综合分析、评述与展望,以期为相关研究提供参考及借鉴。方法以人机交互设计方法为基础,通过文献研究法和定性研究法等对助行康复机器人的分类、人机交互控制策略与人机交互界面设计进行综述。结论指明了按功能、人机运动关联、步态训练区域和结构等助行康复机器人的分类方式与研究现状;归纳总结了三种助行康复机器人的人机交互控制策略的研究进展和研究成果,包括基于人体测量信号的控制策略、基于交互力测量的控制策略和基于机器人测量信号的控制策略;对比研究了助行康复机器人的人机交互硬件界面设计和人机交互软件界面设计,并预测了人机交互界面设计的发展趋势。     

基于力/位控制的下肢康复机器人减重系统研究

近年来,减重步行训练机器人研究得到了广泛关注。减重步行训练作为一种训练方法能有效提高步行训练效果,其中减重支撑力和骨盆位置跟随是衡量减重支撑效果的关键参数。为实现机器人的减重支撑力的恒定及位置跟随的精确,提出一种力/位混合控制的方法。首先介绍了机器人减重支撑机构的工作原理,其次采用牛顿-欧拉法,建立了减重系统的动力学模型。然后结合动力学模型对机器人进行力/位控制策略的研究,实现精确地位置跟随及恒质量减重。最后利用MATLAB里对减重支撑机构的力/位控制系统进行了仿真分析。仿真结果表明,减重误差小于4N,跟随误差小于4mm,力/位混合控制策略可以满足减重康复训练的需求。     

体感交互式上肢镜像康复训练机器人系统

针对脑卒中患者因大脑神经损伤而造成的上肢运动功能缺失,结合镜像疗法的机器人辅助训练可通过促使双侧肢协同运动来有效地促进大脑神经元重塑,从而实现运动功能恢复。为此,将镜像康复理论、虚拟现实技术和机器人技术有效结合,提出一种体感交互式上肢镜像康复训练机器人系统。使用动作捕捉设备采集患者健肢的位姿信息,通过设计人机镜像运动映射算法来映射上肢康复训练机器人的运动轨迹。考虑到康复治疗的柔性需要,该机器人的关节采用基于比例压力控制的摆动气缸来驱动;同时,针对气动系统的特性,设计了PD(proportional differential,比例微分)+速度前馈补偿的轨迹跟踪控制策略,实现了双侧肢协同运动的镜像康复训练。通过对机器人系统样机进行复合运动轨迹规划试验和镜像康复训练试验,验证了该系统在镜像康复治疗中的可行性和有效性。所设计的机器人系统为人体双侧肢协同运动的康复训练临床需求提供了设计思路和实现方法。     

基于全方位移动机器人的下肢康复训练研究

下肢康复机器人在临床康复领域的应用弥补了传统康复方法在客观性、有效性、实时性与趣味性等方面的不足。文章以人体下肢康复训练疗法及康复理论为依据,从临床康复的安全性、有效性、实用性及舒适性角度,解析出对下肢康复机器人机构、控制、传感器等方面的设计要求,并针对康复评价参数问题,提出了一种采用全方位移动下肢康复训练机器人获得动平衡参数及步态参数的方法。在分析人体下肢生理结构与临床康复对下肢康复机器人训练系统的特殊设计要求基础上,设计了能够提高人体下肢运动能力、实现多种训练方式、适用于不同患者、不同患侧康复训练模式的下肢康复机器人系统,对下肢障碍患者的康复以及临床医学研究起到辅助作用。     

基于RBF神经网络的自动包装机温度控制算法研究

目的针对传统热封工艺中温度调节PID算法参数过度依赖人工经验的缺点,提出一种RBF神经网络与PID算法相结合的具有参数自适应的热封温度控制算法。方法使用控制系统的输出误差作为代价函数,采用最小均方误差(LMS)调整权值与偏置参数,并通过中心自组织算法实现径向基函数中心和中心宽度的动态调节,在Matlab软件中的Simulink子系统中建立仿真模型进行算法验证,并与传统PID控制算法进行比较。结果仿真结果表明,径向基神经网络与传统PID算法的结合使得系统输出响应在动态性能和静态性能方面均优于传统PID,在系统上升时间、调节时间等方面均优于增量式数字PID。结论将RBF神经网络PID算法应用于自动包装机,避免了传统热封工艺中PID控制算法参数不能适应于复杂变换控制环境的问题,神经网络PID算法的自适应性强,实现了热封温度变化下PID参数的自动调整,在一定程度上提升了生产效率和包装设备的智能化水平。     

基于模糊设定值加权IMC-PID算法的纸张定量控制

目的 造纸机定量控制系统存在时滞性大、非线性和干扰多等困难,传统的PID控制动静态性能差,已无法满足越来越高的生产需求,为了减小纸张定量的偏差拟研究新的控制策略。方法 在传统内模控制和内模PID（IMC-PID）控制的基础上,结合模糊算法,设计模糊设定值加权IMC-PID算法控制系统。该控制算法通过在线整定内模PID控制器比例作用部分的设定值加权系数,改善控制系统性能指标,并将该控制算法应用到纸张定量中,与传统控制算法进行对比。结果 传统PID控制与内模PID控制相比较,基于模糊设定值加权IMC-PID算法具有良好的跟踪性和抗干扰能力等。结论 基于模糊设定值加权IMC-PID算法可有效控制造纸机定量控制系统,能够明显提高系统的控制精度等性能指标。     

社交型脑瘫康复训练系统人机交互关键技术综述

脑瘫是一种常见的脑部发育不良疾病,国内外针对脑瘫康复主要是在幼儿期进行针对性康复诊治。步入成年后,社交型障碍是一种常见症状,为了更好地使脑瘫患者融入社会生活,有必要针对语言、动作和表情进行康复训练。本文针对社交障碍中的关键环节,结合传统康复手段,对人机交互技术在以机器人研发辅助工具来优化提升相关康复训练系统中的应用进行综述分析,为脑瘫患者康复训练设备智能化升级改造和研发提供有益借鉴。     

基于自适应模糊PID控制的四旋翼飞行器的自主跟踪

为了提高四旋翼飞行器控制系统的动态性能和工作效率,研究了自适应模糊PID控制。目前在实际应用中,四旋翼的控制算法主要采用经典PID算法和模糊控制算法,然而经典PID算法,系统容易超调,动态性能较差;模糊控制算法,系统的稳态误差难以消除,工作效率不高。为此采用了经典PID与模糊控制的分段策略,提出了一种新的控制算法:当误差较大时,为提高系统的动态性能,控制器选取模糊控制算法;当误差较小时,为减小稳态误差,提高工作效率,选取经典PID算法。完成了悬停飞行实验,对自适应模糊PID、模糊控制和经典PID三种控制算法进行性能对比,结果表明自适应模糊PID算法能有效解决上述问题。采用自适应模糊PID算法完成了自主跟踪实验,将该算法成功应用到导航制导领域。     

连续累计计量装置微机控制系统设计

目前所使用的配料系统计量精度低,瞬时物料流量波动大,系统复杂等缺点.本文介绍的计量装置的计量过程是对料斗内物料的减少量进行计量的,以减重称为主的.配料精度达到0.5%级.     

坐式下肢康复训练机器人人机舒适度设计

目的 从满足脑卒中偏瘫患者或行走能力弱的患者,进行下肢康复训练时对设备的使用需求出发,对传统坐式下肢外骨骼康复机器人进行改造,以增强机器人的人机舒适度.方法 通过主观评价的方法,对坐式下肢康复训练机器人的座椅椅背处于不同角度时不同患者的舒适度进行评价;并借助JACK软件创建第95百分位男性和第5百分位女性虚拟人体模型,利用受力分析模块对虚拟人体第4节和第5节腰椎(L4/L5)进行受力分析,得到座椅相对舒适角度区间;通过分析使用者与设备的人机交互过程,对外骨骼匹配性和显示装置的可视性进行人机工效评估.结论 通过对康复训练机器人的舒适度分析,得出了更加符合人机关系的产品尺寸区间,为康复训练产品舒适度方面的设计提供了有效的方法.     

变风量空调系统温湿度解耦控制

变风量空调系统是一个非线性、大滞后、多变量的系统,简单的PID控制对非线性系统控制效果较差,控制精度不高。针对变风量空调系统控制过程中,送风量-房间温度、送风温度-房间湿度两控制回路间存在耦合的现象。采用神经网络算法进行解耦控制,以消除耦合。首先,应用最小二乘法建立被控对象控制回路的数学模型,其次,采用PID神经网络解耦控制算法和交叉解耦控制算法对存在耦合的回路进行解耦控制。最后,进行仿真分析,并加载到空调系统中进行验证。     

卧式下肢康复机器人动力学建模及控制研究

为掌握人体下肢在康复训练过程中的力学特性,对卧式下肢康复机器人进行了动力学建模和仿真研究。考虑到机器人利用机构牵引人体下肢,辅助患者实现对髋、膝、踝关节的康复训练,将人体下肢和机构作为一个整体,应用闭环矢量法和牛顿-欧拉法建立了机器人的运动学及动力学模型,并以动力学模型为基础,基于计算力矩法设计了控制器,以轨迹跟踪为目标进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制方案对康复训练是有效的,并且动力学模型能快速、有效地给治疗师和患者提供训练参数,为制定有效的康复训练策略和进行动态性能分析提供理论依据。     

基于物联网远程控制的上肢康复机器人系统研究

设计了一种基于物联网的远程控制上肢康复机器人系统。该系统通过位置传感器和扭矩传感器分别采集机器人机械臂的位置和力矩信息,由STM32控制器将其传输给上位机,经过处理后发送控制命令给下位机STM32控制器,从而控制康复机器人电机驱动;在客户端显示上肢康复机器人数据信息,同时通过互联网,服务器和客户端可以进行数据信息和视频信息传输,服务器端远程控制客户端患者进行康复训练。实验证明,该机器人系统可以实现不同模式下的康复训练,同时服务器端可以远程控制客户端,从而表明该上肢康复机器人系统的设计是可行和有效的。     

基于改进量子粒子群算法的纸浆浓度控制系统

目的为了克服传统PID控制在具有大时滞性、非线性等特点的纸浆浓度控制系统中性能不足和参数调整困难等问题,研究参数在线调整的方法。方法在传统PID控制的基础上,结合量子粒子群仿生算法(QPSO),提出一种量子粒子群算法优化的传统PID控制器参数,并应用于纸浆浓度控制系统;同时对基本量子粒子群算法进行改进,引入交叉算子,并将该控制算法应用到纸浆浓度控制系统中,并与传统控制进行对比。结果与传统PID控制和基本量子粒子群优化的PID相比较,改进的优化算法能够得到更加令人满意的控制效果,具有系统超调量小、响应速度快、鲁棒性高等优良的性能。结论基于改进的量子粒子群优化算法的纸浆浓度控制系统可有效控制纸浆浓度,能够明显提高系统的控制精度等性能指标,更好地满足实际应用的要求。     

PID算法在LabVIEW中的实现

介绍了传统的PID算法,分析了其不足之处,利用LabVIEW软件提供的PID工具包构建了数字PID控制器,并进行了动态演示.     

FUZZY-PID在激光陀螺稳频控制中的应用研究

在分析环形激光陀螺光强控制系统原理的基础上 ,针对自行研制的激光陀螺 ( RLG)计算机稳频控制系统的情况 ,研究了 FUZZY- PID与常规 PID控制算法 ;介绍了一种应用模糊推理功能实现 PID参数自整定的控制器 ,它是在常规 PID调节器的基础上 ,采用模糊推理思想 ,根据不同的 E和 EC,对 PID参数 KP、KI、KD 进行在线自整定的模糊控制器。仿真结果表明 :系统的动、静态性能都符合指标 ,该算法是实现激光光强控制进而完成激光频率控制较理想的控制算法。     

多轴速度同步偏差耦合控制

目的 解决传统印刷机、包装机各轴机械连接方式下,多电机同步控制存在的机械磨损严重、同步控制精度低等问题。方法 基于偏差耦合控制系统结构,将PID与神经网络控制相结合,提出一种径向基神经网络PID的多电机速度同步控制策略。结果 通过仿真可知,该算法相较于传统PID控制超调量更小,系统能够以较快的速度实现同步跟踪,速度同步精度明显高于PID控制。结论 该控制算法能够大大提升印刷机多轴同步控制的动态性能,可以有效提高印刷质量。