McKibben型气动人工肌肉建模方法研究

对McKibben型气动人工肌肉的建模方法进行了研究．主要有两种建模方法,一种是能量法,另一种是力平衡法;在理想状态下,利用能量法和力平衡法建立的理想状态下静态模型的结论是相同的;最大编织角由气动人工肌肉的结构和工作机理决定;当考虑了端部约束时,气动人工肌肉输出力会减小,此结论由能量法和力平衡法都可得到证明．本研究对气动人工肌肉精确建模有一定的指导意义．     

基于气动肌肉的可穿戴式上肢外骨骼助力机器人动力学仿真

依据仿生设计原理,设计了一种基于气动肌肉的可穿戴式上肢外骨骼助力机器人,并进行了动力学仿真分析。参考人体肩关节、肘关节、腕关节的运动机理及特性参数,设计外骨骼的机械结构,运用Pro-e软件建立其三维装配体模型,将其导入ADAMS中进行动力学仿真。通过仿真分析得到大、小臂等的角速度和角加速度以及各个关节的力矩变化规律,验证了设计的合理性与正确性,为机器人智能控制提供了理论基础。     

被动式储能助力下肢外骨骼系统设计与仿真分析

为了达到缓解人体行走时的关节压力、减轻关节负担和辅助人体行走的目的,基于人体行走原理提出了髋膝耦合被动式储能助力外骨骼设计方案。髋膝耦合机构用于实现膝关节的离散化助力,是以髋关节运动控制膝关节助力的离合控制方法。该文运用仿真和实验验证的方法验证了该外骨骼的有效性。运用Adams对人-机模型进行联合仿真,验证外骨骼对人体助力的理论效果。在实际穿戴实验中,通过对比是否穿戴外骨骼人体运动时的能耗来验证外骨骼的真实有效性。对比仿真与穿戴实验数据证明该外骨骼能够降低12%～13%的人体运动能耗。     

基于增强学习的下肢助力外骨骼虚阻抗控制

提出了一种基于增强学习的变虚阻抗控制算法,其控制器设计为一个结合人机交互模型的虚阻抗控制器。为了适应不同穿戴者所产生的交互力,采用了PI2增强学习算法对控制器中的参数进行在线学习。该控制策略在一自由度外骨骼平台和HUALEX下肢助力外骨骼上进行了实验验证,证明了所提出控制算法的有效性。     

基于气动人工肌肉理论的半主动空气悬架研究

以改善空气悬架动态性能为目标,提出一种基于气动人工肌肉理论的空气悬架系统。在建立 二自由度车辆悬架系统模型、空气弹簧模型、气动人工肌肉动态模型以及迟滞特性数学模型的基础 上,依据气动人工肌肉理论的执行器动态特性,设计模糊 ＰＩＤ 控制策略。对不同路面的仿真结果表明：与被动悬架相比,采用模糊 ＰＩＤ控制的空气悬架动态特性有一定改善;对于基于气动人工肌肉理论 的 模 糊 ＰＩＤ 控制的空气悬架,车身垂向加速度和车轮动载荷均方根值分别降低 ７２％ 和 ４１％,两指标的功率谱密度在人体敏感频率区域得到明显改善。仿真实验验证了采用基于气动人工肌肉理论的空气悬架系统对车辆行驶平顺性改善的可行性。     

气动人工肌肉伺服平台的建模

为克服传统液压或电气驱动并联平台的不足,提出了将气动人工肌肉应用于并联伺服平台的驱动关节,实现平台位姿控制.通过对平台系统的运动学和动力学分析,结合气动人工肌肉的充气压力-伸缩力-伸缩比三者的关系,建立了气动人工肌肉并联伺服平台位姿控制系统的数学模型,并进行了计算机仿真.仿真结果表明,通过输入一定电压来控制气动人工肌肉的充气压力,可实现伺服平台的二自由度转动,而且系统运动平稳.同时分析了在相同输入电压和初始位姿条件下,不同惯性负载和力矩负载对伺服平台响应速度和稳态位姿的影响.所得模型及仿真分析为气动肌肉系统的高精度控制提供了理论基础.     

虚拟现实灵巧手姿态力度控制算法与仿真

针对灵巧手虚拟现实的控制,提出了数据手套控制手指关节角度,肌电信号进行抓取力度控制的方法.建立了虚拟现实灵巧手模型,根据神经网络算法实现前臂肌电信号对抓取过程中的拇指尖力预测.实验改变拇指接触状态,预测力模型与实际力度对比,验证模型的有效性.该研究可用于智能假肢控制及上肢康复训练、遥操作机器人等领域.     

基于表面肌电信号进行手部动作发起检测方法

实时且准确地识别手部动作,是表面肌电信号应用的重要方面,而通过其进行手部动作的发起检测是一个技术难点。为了解决这一问题,该文提出一种通过表面肌电信号进行手部动作发起检测的方法,将TKE算子应用于sEMG信号的预处理,通过设计二值化状态函数,并针对消除噪声对肌电信号的影响,提出启发式滤波策略。建立手部动作发起的表面肌电仿真模型,通过比对应用几种算子对仿真模型进行发起检测,证明TKE算子方法的有效性。利用肌电信号采集与处理系统进行实验验证。结果表明,该检测方法能够对手部动作发起进行高精度的实时检测。     

面向双侧训练的前臂外骨骼肌肉力-电关系识别模型

为了使前臂外骨骼系统能准确识别健肢运动的肌力水平,并带动患肢进行双侧训练,提出基于表面肌电的肌肉自主收缩力-电关系识别模型.通过4名被试者,实验采集前臂4种抓握力度下的肌电信号和握力值.利用单因素方差分析与多重比较产生的同类子集,提取11个具有显著性差异的肌电时域指标作为特征值.采用Elman神经网络构建力-电关系分类模型和肌力预测模型,并与基于支持向量机和基因表达式编程的预测模型进行性能比较.实验结果表明:Elman模型能够成功识别4种不同握力水平,建模效率高于基因表达式编程模型,肌力预测的泛化性能优于支持向量机模型.开发一个前臂外骨骼,在双侧训练的控制中验证了方法的有效性.     

网球运动中紧身护臂对前臂肌肉的影响

9名大学生网球运动员分别穿戴不同护臂进行网球运动测试,利用加速度计及表面肌电仪同步采集前臂肌群的肌电信号及加速度信号,并转换成肌肉受力负荷指标及肌肉活动指标,以分析紧身束缚对肌肉的作用。结果表明:不同紧度下,肱桡肌(BRA)所受击球载荷有显著性差异(P <0. 01),其他肌肉不明显;肱桡肌、桡侧腕长伸肌(ECRL)、指伸肌(ED)的RMS呈显著性递减趋势(P <0. 05);放电时间呈显著性递增趋势(P <0. 05)。护臂面料的改变未对指标产生显著影响。由此得出:不同紧身束缚并未显著改变前臂肌群的受力载荷,但施加一定的紧度能够降低肌肉的活动,减小击球冲击对前臂肌肉的负荷,对于肌肉损伤、运动疲劳有着积极的影响。     

智能控制气动人工肌肉座椅减振特性研究

以Mckibben型气动人工肌肉为履带式工程车辆座椅的缓冲执行器,建立了三自由度座椅主动缓冲减振模型;以白噪声模拟路面输入,采用智能BP神经网络PID控制对座椅的减振特性进行研究。并以座椅加速度和位移的最大值、最小值、标准差三项指标进行对比分析。仿真结果表明,在选定的3种工况下,Mckibben型气动人工肌肉缓冲座椅较传统座椅可显著减小路面激励对驾驶员的振动冲击,提高了驾驶员操作舒适性。     

基于空气动力学汽车车身优化改进研究

基于整车参数建立车身和风洞的三维模型并进行网格划分,建立车身空气动力学的有限元模型.采用k-ε湍流模型,利用耦合式求解器对车身进行外流场的仿真分析,得出影响车身外流场的汽车结构性能参数.对影响车身气动性变化的结构因素进行仿真分析,并以此为依据对原始车身模型进行气动造型优化.对改进的车身进行仿真分析,结果显示气动阻力和气动升力都有所降低,验证改进方法的有效性,为汽车车身的优化研究提供新的参考方法.     

扁平足站立中期足底压力与踝关节分析

为给扁平足生物力学研究以及矫形鞋垫设计提供数字化平台,构建并验证了扁平足三维有限元模型.首先基于扁平足患者的右脚CT图像数据,依次利用Mimics、Geomagic、UG和ABAQUS进行处理并生成扁平足足部有限元模型;然后通过模拟双足站立中期得到的足底压力数据与设备采集的数据进行对比,验证模型的有效性.仿真结果显示:...     

5 DOF穿戴式上肢康复机器人控制方法研究

提出了一种面向偏瘫患者,可实现单关节和多关节运动的5自由度穿戴式上肢康复机器人的控制新方法.根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,该机器人利用偏瘫患者的健肢运动的表面肌电信号(sEMG)驱动康复机械臂辅助患者患肢实现康复训练.利用肌电绝对值积分(IAV)和自回归参数模型法(AR model)对选定的上肢四块肌肉运动产生的sEMG信号进行分析,所提取的特征分别作为基于Levenberg-Marquardt算法的反向传播神经网络的输入,6个上肢运动作为输出建立表面肌电信号与上肢康复动作之间的关系.试验结果表明该方法利用sEMG准确地完成了对上肢康复动作的识别.这一方法有利于提高患者运动积极性,保持正确运动的感觉,并为研究患者受损上肢表面肌电信号与肌肉运动的关系打下了基础.     

基于织物电极的心电监测系统

为解决传统动态心电监测存在的一些问题,例如粘性心电电极刺激皮肤、信噪比随使用时间延长而下降、动态心电图仪缺乏实时分析能力等,研制了一种可穿戴心电异常检测系统。制作了有导电织物材料心电电极的穿戴衣,设计了心电信号采集装置,提出了基于分析R-R间期和QRS波群波形的异常心电波形检测算法,在PDA（Personal Digital Assistant）平台上实现了基于该算法的异常心电信号识别软件。通过实际测试,验证了本系统的有效性和可靠性。     

一个肩关节肌肉功能模型

建立了一个人体肩关节三维肌肉功能模型,利用多刚体系统动力学原理,将肩关节节律导入模型之中;用欧拉角描述肩部各环节相对人体绝对坐标系的相对位置,得出不同位形下各骨标志点、肌肉附着点的全局坐标值及各肌肉肌拉力线的方向.本模型能更好得体现肩关节运动模式下的个体差异,为进一步的生物力学分析提供科学的理论依据.     

单曲膝行走步态对下肢力学、肌肉力和肌肉激活度的影响

单曲膝行走步态是人体某一条腿受伤后的主要行走步态,针对目前关于单曲膝行走步态下的下肢运动生物力学特性研究较少的问题,本文对单曲膝行走步态对下肢的运动学、动力学、肌肉力和肌肉激活度的影响进行了研究。利用FAB无线运动动作捕捉系统及力学评估系统采集下肢运动的相关数据,将在正常行走步态和单曲膝行走步态下采集到的数据作为驱动数据输入3-D人体模型,并结合建立的下肢运动学、动力学和肌肉力模型进行分析单曲膝行走步态和正常行走步态下的生物力学特点的差异。研究结果表明:与正常行走步态相比,在单曲膝行走步态下,下肢关节角的运动范围减小;在步态周期的早期,除髋关节屈伸外,各关节的驱动力矩均显着增加;在步态周期的后期,膝关节和踝关节的驱动力矩显着降低,且半膜肌、半腱肌、股二头肌、长内收肌、臀大肌、髂肌、腰肌、股四头肌、股直肌和胫骨前肌的肌肉力和激活度增加明显,但比目鱼肌和胫骨后肌的肌肉力和肌肉激活度减小。研究结果增添了在单曲膝行走步态下下肢的生物特征数据,并为康复医疗技术和下肢康复设备的开发提供了数据。     

食指-拇指夹捏运动的动力学建模及控制

本文研究了具有冗余肌肉的双自由度手指三维夹捏运动的运动学分析和动力学建模.拇指和食指均采用单关节肌和双关节肌模型,食指-拇指通过对向作用实现夹捏动作.在夹捏运动中,物体可以沿两个轴旋转,从而使物体实现时变的三维夹捏运动.考虑到屈肌和伸肌的共同收缩、非线性约束及重力的影响建立了动力学模型,并通过简单的控制对所提出的动力学模型的稳定性进行了数值仿真实验验证.     

基于HHT的心电信号滤波算法的研究

针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性.     

心脏图像三维运动与材料信息的提取和重建

针对传统心脏图像分析方法将运动分析和材料分析作为两个独立过程带来的弊端,本文基于心脏连续生物力学模型,利用有限元方法和扩展卡尔曼滤波器(EKF),将运动分析和材料分析作为一个问题来解决,取得了较好的结果。仿真实验验证了本文方法的有效性,给出了利用真实病人心脏图像实现三维运动和材料信息的同时重建的结果。 更多还原