下肢外骨骼机器人步态识别系统综述

近年来,下肢外骨骼机器人作为人机交互设备备受关注,然而在感知和控制技术方面,特别是快速准确的步态相位检测仍然面临一系列挑战。因此,本文回顾了近年来与下肢外骨骼步态识别相关的文献。首先,在数据采集方面比较了不同传感器的优势和限制。随后,详细介绍了数据处理流程,包括数据预处理、特征提取、步态数据划分。此外,还探讨了机器学习和深度学习算法在智能识别不同步态任务中的有效性。最后,本文提出了下肢外骨骼控制领域的未来研究方向,以推动其进一步发展。     

改进麻雀搜索算法的飞行器航迹规划

针对传统麻雀搜索算法(SSA)在飞行器航迹规划求解问题中计算过程复杂、易陷入局部解等不足,提出了一种融合鲸鱼搜索因子和柯西-高斯变异的麻雀搜索算法(WSSA)。首先借助佳点集法对种群进行了初始化处理;其次借助鲸鱼算法中螺旋式搜索因子形成自适应权重迭代因子,提高算法全局搜索能力的同时保证局部的收敛性;随后在跟随者位置更新中加入柯西-高斯变异因子对原迭代进行扰动更新,提高算法的全局寻优能力;最后基于改进前后的算法进行了模型求解和适应度比较,验证了所提算法的有效性。     

基于麻雀搜索优化支持向量机的短期风机发电功率预测

风电大规模并人电网,风电所占比例越来越大.然而,由于风的不确定性和随机性,风机发电并不稳定,给风电并网带来巨大困难,因此需要引入准确的风电预测.为了提高风电预测精度,本文提出麻雀搜索算法优化支持向量机预测模型,该模型在支持向量机学习参数(惩罚系数C和核参数g)选择困难的问题上,基于麻雀搜索算法优化选择学习参数,建立SS...     

基于旋转状态转移的麻雀搜索算法

针对现有的麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,容易陷入局部最优等问题,提出一种精英旋转策略的麻雀搜索优化算法(RLSSA)。首先,对麻雀种群中发现者进行旋转状态转移变换,以提高算法的局部搜索能力,提高算法的搜索精度。其次,对加入者引入基于莱维飞行的搜索策略,提高算法的全局搜索能力,同时引入贪婪算法搜索寻优策略。最后,在12个基础函数上进行仿真实验。实验结果表明上述方法在收敛速度和精度上有显著优势。     

基于改进麻雀搜索算法的稀布线阵综合方法

针对阵列天线中阵列孔径、阵元数目、阵元间距等多约束的稀布线阵综合问题,文中提出了一种基于改 进麻雀搜索算法的稀布阵列综合优化方法。给出了改进麻雀搜索算法的流程,并在确定阵列孔径、阵元数目和最小阵 元间距的约束条件下,采用Tent 混沌映射进行天线阵元位置的初始化,提高算法的搜索性和收敛性,实现了抑制天线 峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布线阵综合仿真。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它文献中的优化方法,能够得到更 低的峰值旁瓣电平,稳健性好,效率高。在仿真结果的基础上,引入实际天线进行组阵分析,验证了该方法的可行性。     

改进麻雀搜索算法及其在红外图像分割的应用

电力设备的故障常以异常发热的状态经红外图像检测被检测人员发现。针对使用最大类间方差法（Otsu method, Otsu）对电力设备热故障诊断精度不佳,效率不高的问题,提出了基于变螺旋麻雀搜索算法（variable spiral sparrow search algorithm, VSSSA）的红外图像分割方法。变螺旋麻雀搜索算法先采用Tent混沌序列优化初始种群,然后,通过引入Lévy飞行和变螺旋策略提高种群的寻优速度和探索能力,并使用基准函数测试验证了其性能的有效性;最后,在VSSSA优化二维Otsu函数,并对红外图像进行双阈值分割的基础上,结合自适应区域生长法进一步提取精确的目标区域。图像分割实验结果显示,该红外方法相比其他的分割方法,分割精度更优,因而具有一定的实用性。     

改进麻雀搜索算法求解DFJSP问题

针对分布式柔性作业车间调度最小化最大完工时间问题的特性,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)。该算法中,编码采用基于工序序列的编码方案,利用随机生成和反向学习混合的策略初始化种群以增加种群的多样性。针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优,结合莱维飞行、学习更新策略、正态云模型优化SSA,同时通过交叉和变异算子提升算法的全局和局部搜索能力。进一步地,通过扩展的18个标准算例分别对2家工厂、3家工厂生产调度进行仿真实验,将ISSA与现有算法进行对比,验证了所提算法求解DFJSP的有效性。     

基于模糊逻辑的下肢髋关节外骨骼步态划分方法

针对下肢运动功能障碍患者恢复行走能力的康复需求,设计了一种基于模糊逻辑的下肢外骨骼步态划分方法。首先,将采集到的髋关节角度原始数据进行了一阶低通滤波处理。其次,通过分析髋关节角度曲线和行走各阶段足底压力的特点,构建了角度局部峰谷与足底压力相结合的模糊逻辑步态划分器,精准划分每个步态周期。通过行走助力实验,验证了所提出的基于模糊逻辑的下肢外骨骼步态划分方法在仅有角度传感器和足底压力传感器的情况下可确保行走过程中每个步态相位划分的准确性以及人机协调性。     

康复外骨骼机器人设计

康复外骨骼机器人旨在协助残障患者等恢复支撑骨骼。外骨骼下肢助力机器人采用不同的结构、驱动方式、传感器分布和控制策略,针对单自由度驱动下肢外骨骼机器人本体设计方案,创建了虚拟样机,分析了多姿态运动的运动学和动力学参数变化。采取被动驱动带主动驱动的思想,减少驱动数量,精简结构与控制系统。其可面向不同的应用领域,为穿戴者提供助力和帮助,具有一定的实用价值。     

基于高斯云改进的混沌麻雀搜索算法与应用

传统的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)在寻优过程中存在易陷入局部最优,以及搜索能力不足的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于高斯云改进的混沌改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)。首先,利用伯努利混沌映射初始化种群以提高算法初始种群质量;其次,在发现者位置更新中引入自适应高斯云变异策略来提高算法在迭代过程中的全局搜索能力;最后,利用t分布反向学习策略对最优位置进行随机反向学习,以提高算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中将本算法与其他4种基本算法利用13种基准测试函数进行对比实验,同时与其他的ISSAs进行对比。实验结果表明,本算法具有良好的收敛性以及精度,且全局探索能力相较于原算法大大提高。并将ISSA应用于Kapur熵多阈值图像分割任务中,结果表明,ISSA相较于其他4种基本算法有着更高的分割精度。     

基于改进麻雀搜索算法优化BN的变压器故障诊断研究

针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的气动光学成像偏移预测

气动光学效应导致的目标图像偏移对于飞行器的导航、定位以及寻的影响很大,对气 动光学成像偏移的实时补偿具有重要的实用价值。提出了一种基于改进型麻雀搜索算法 优化BP神经网络(improved sparrow search agorithm optimized BP neural network, ISSA-BP)的模型,对气动光学成像偏移进行预测。为提高预测算法的 搜索和跳出局部最优的能力,在标准麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)中借助鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)飞行行 为的思想,使加入者以一定的概率向发现者靠近,缩短了算法的运行时间,保证了全局收敛 和种群的多样性。最后将 算法模型与BP神经网络模型和麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm BP,SSA-BP)模型进行对比 ,使用三种评价指标对三种算法模型进行评价, 结果表明的ISSA-BP模型能够及时准确的对气动光学成像偏移进行预测,ISSA-BP 模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)分别为2.511、1.969和0.999。     

一种基于关节角度的步态识别新方法

基于行走运动的关节角度变化包含更丰富的个体识别信息的观点,提出利用下肢关节角度进行步态识别的新方法。依据人体解剖学的先验知识,通过对下肢运动分析定位盆骨、左右膝、左右踝关节点,提取相邻关节点连线与竖直线的夹角作为运动关节角度。识别时,考虑到NN,KNN等传统步态分类器分类能力较弱的缺点,采用针对小样本问题具有很好分类效果的支持向量机对步态特征向量进行分类。CASIA步态数据库上的仿真结果证明该方法具有较高的识别性能。     

基于麻雀搜索优化深度极限学习机的入侵检测方法

深度极限学习机(DELM)由于其性能好、泛化能力强等优点成功应用于许多领域.针对现有入侵检测技术存在检测效率低等问题,将DELM引入到网络入侵检测中,并针对其初始参数随机性较大等问题,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法(RSSA)优化DELM的入侵检测模型RSSA-DELM.首先在麻雀搜索算法(SSA)中,对麻雀发现者和...     

基于麻雀搜索算法的摄像机标定优化方法

针对传统摄像机标定方法标定精度低且标定可重复性差等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的摄像机标定方法.首先,利用MATLAB软件中的标定工具箱,获得摄像机内参和外参的初估值,并以求出的初估值为基础,确定SSA的运行区间.然后,通过建立平均重投影误差方程,利用SSA对确定区间内的摄像机参数进行优化,获得了较小的平均重投影误差.最后,将所提标定方法与基于天牛须搜索算法、粒子群优化算法的标定方法的结果进行对比分析,发现利用基于SSA的摄像机标定方法所得的平均重投影误差最小(0.0326 pixel)且方法的可重复性最好.     

自适应t分布与黄金正弦改进的麻雀搜索算法及其应用

针对麻雀搜索算法存在的容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应t分布与黄金正弦改进的麻雀搜索算法(t-GSSA).首先,通过黄金正弦算法改进发现者的位置更新方式,增强算法局部开发和全局探索能力,并且提高算法的收敛能力;其次,利用自适应t分布变异方法,对个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力;然后,在...     

基于虚拟样机技术的外骨骼机器人机构设计

为了提高人类的负重能力,并降低人类在行进中的能量消耗,设计了一种液压驱动的可穿戴外骨骼机器人,进行了机构设计并确定了液压系统的关键参数,其中腿机构设计是关键部分。通过数学公式分析了外骨骼机器人腿部受力,并对外骨骼机器人简化模型进行虚拟仿真,确定各关节运动所需的力矩。在此基础上,完成了机器人机构和液压系统设计。最后通过虚拟样机技术,验证了机构设计参数选取的合理性及所确定的液压系统满足设计要求。