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。     

下肢外骨骼运动预测方法研究

为实现下肢外骨骼无滞后跟随人体运动,提高穿戴者运动灵活度、舒适度,提出了一种基于多传感器并具有预测功能的人体运动识别方法.搭建了基于姿态角度传感器、足底压力传感器和编码器的运动感知系统,并提出了运动识别方案.为解决物理式传感器普遍存在的延迟问题,引入时间序列预测算法来减小甚至消除延迟.最后,通过穿戴下肢外骨骼样机进行平地行走试验,验证了该运动识别方法在感知人体与下肢外骨骼运动信息方面的有效性,该方法能够有效提高下肢外骨骼的人机运动协调性.     

下肢外骨骼运动预测方法研究

为实现下肢外骨骼无滞后跟随人体运动,提高穿戴者运动灵活度、舒适度,提出了一种基于多传感器并具有预测功能的人体运动识别方法.搭建了基于姿态角度传感器、足底压力传感器和编码器的运动感知系统,并提出了运动识别方案.为解决物理式传感器普遍存在的延迟问题,引入时间序列预测算法来减小甚至消除延迟.最后,通过穿戴下肢外骨骼样机进行平地行走试验,验证了该运动识别方法在感知人体与下肢外骨骼运动信息方面的有效性,该方法能够有效提高下肢外骨骼的人机运动协调性.     

下肢外骨骼运动预测方法研究

为实现下肢外骨骼无滞后跟随人体运动,提高穿戴者运动灵活度、舒适度,提出了一种基于多传感器并具有预测功能的人体运动识别方法.搭建了基于姿态角度传感器、足底压力传感器和编码器的运动感知系统,并提出了运动识别方案.为解决物理式传感器普遍存在的延迟问题,引入时间序列预测算法来减小甚至消除延迟.最后,通过穿戴下肢外骨骼样机进行平地行走试验,验证了该运动识别方法在感知人体与下肢外骨骼运动信息方面的有效性,该方法能够有效提高下肢外骨骼的人机运动协调性.     

下肢外骨骼运动预测方法研究

为实现下肢外骨骼无滞后跟随人体运动,提高穿戴者运动灵活度、舒适度,提出了一种基于多传感器并具有预测功能的人体运动识别方法.搭建了基于姿态角度传感器、足底压力传感器和编码器的运动感知系统,并提出了运动识别方案.为解决物理式传感器普遍存在的延迟问题,引入时间序列预测算法来减小甚至消除延迟.最后,通过穿戴下肢外骨骼样机进行平地行走试验,验证了该运动识别方法在感知人体与下肢外骨骼运动信息方面的有效性,该方法能够有效提高下肢外骨骼的人机运动协调性.     

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。     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统,对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试,发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法,但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地,还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略,发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此,所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价,为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统

对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统,对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试,发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法,但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地,还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略,发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此,所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价,为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。     

基于HMM的下肢表面肌电信号模式识别的研究

采用隐马尔科夫(HMM)的信号分类识别方法,用以实现下肢步态中各细分动作的更好识别和描述。首先将待分类的肌电信号进行预处理,按等时间间隔对每通道的肌电信号划分不同的段,采用小波变换方法对每个数据段内肌电信号进行多尺度分解,并提取小波分解系数的奇异值构成观察值序列。将步态周期的四种运动模式与HMM状态一一对应,用Baum-Welch算法对HMM参数进行重估训练,再用标定技术处理的前向后向算法和Viterbi算法进行识别,得到的平均识别率高于90%。然后在四种运动模式中分别提取小波特征组成特征编码,送入概率神经网络(PNN)中进行识别。证明HMM的识别效果优于概率神经网络,能够更好地应用于假肢的控制研究。     

概率神经网络在下肢运动趋势判断中的应用

针对下肢助力外骨骼控制系统中对于穿戴者运动意图识别准确性和实时性的需求,提出一种基于肌肉激活度的人体下肢关节运动趋势的判断方法。表面肌肉的肌肉激活度可以通过肌电信号得到。首先给出典型下肢表面肌肉对应的关节活动,以地面广义作用力和运动角度数据求得肌肉激活度;然后以肌肉激活度为特征,基于概率神经网络识别关节运动趋势。实验结果表明:该方法对于平地行走的踝关节的跖屈/背屈的总准确率为79.5%,膝关节的伸直/弯曲的总准确率为85.5%;髋关节弯曲/伸直的总正确率为80.8%。     

制造企业系统的一个集成化参考模型

提出当前用面向对象建模方法对制造企业进行建模活动中存在的问题,提出一种新的面向对象建模方法,该方法基本能克服现存问题,并用该方法为制造企业系统建立了一个参考模型。该模型覆盖了工厂管理中的经营操作与制订决策的过程。     

并行环境下基于层次与特征技术的设备资源模型研究

将层次建模技术及特征建模技术有机地结合起来,对设备资源数据进行了分析与抽象,并应用面向对象技术,提出了设备资源特征的面向对象表达策略,建立了设备资源的层次模型和特征模型,为不同应用环境提供了不同层次的设备资源信息。     

PDM中过程管理模型研究

阐述过程管理的内容、过程建模的重要性 ,分析基于消息的模型、工作流模型和对象生命周期模型三种传统的过程建模方法 ,提出在动态业务过程中生命周期模型与工作流模型集成的过程建模方法 ,并用实例分析其在PDM系统过程建模中的应用。     

注塑成形CAE系统分析模型研究

目前共有4种分析模型应用于注塑成形CAE系统:1维分析模型;2·5维中面分析模型;2·5维双面网格分析模型;3维实体分析模型。详细讨论了2·5维中面分析模型,2·5维双面网格分析模型和3维实体分析模型3种分析模型的优缺点,并通过理论分析和实例模拟结果的比较,研究了不同分析模型对注塑分析结果的影响,提出了在使用CAE系统中选择分析模型的规则。     

基于模型构件的企业模型体系与建模技术

探讨了企业模型体系及其建模方法这一支持企业集成的共性技术,首先从企业模型体概念出,分析其结构特征及内部单元间的关系;继而在划分企业行为层次的基础上,提出了可重用的模型构件概念;以模构件为基础,以行业参考模型为支持的企业建模方法,由形成参考模型、客户企业模型这制和开发设计与实施三部分构成。     

星载嵌入式软件测试过程模型的研究

与普通软件相比,星载嵌入式软件对软件的可靠性有更严格的要求。而软件测试过程模型是指导我们按照科学的流程和方法测试,提高软件可靠性的必要手段。本文在W模型和X模型的基础上,针对星载嵌入式软件的特点,给出一种适用于星载嵌入式软件的测试过程模型——蝴蝶模型。该模型不仅完整体现了对整个开发活动的测试,而且支持迭代及变更,尤其适用于星载嵌入式软件的研制需要经历多个周期的特点,为星载嵌入式软件高效的研制和满足高可靠性要求提供了有力的支持。     

支持企业资源计划快速开发的计算无关层全局模型建模

针对目前企业资源计划系统灵活性较差、定制开发实施周期漫长且成本较高的问题,应用模型驱动架构的相关技术和思想,研究了模型驱动的企业资源规划系统快速开发模式.为了优化并快速建立企业业务模型,面向该模式提出了全局模型的概念,由此建立了包括全局模型和业务模型的计算无关层模型结构.在此基础上,重点研究了面向企业资源规划系统快速开发过程的全局模型建模方法.将全局模型分为全局业务分析模型及全局业务模型,并构造成为按层次分解的模型结构,建立了它们的基本模型,定义了基本模型中的元素.最后通过全局业务分析模型和全局业务模型的图形化建模实例验证了上述建模理论的可行性和实用性.     

基于智能 CAD 系统的产品建模方法

研究了基于智能ＣＡＤ系统自顶向下的产品建模方法,以胶印机凸轮连杆机构为例,以变量设计技术为基础,建立了该机构的概念模型、装配模型和零件模型。不仅实现了运动仿真、结构仿真和工作点运动规律的输出,而且,通过模型与变量、变量与变量之间的关联,建立了它们之间的设计参数双向传递机制,实现了三种模型的联动设计,为并行设计创造了条件。     

eEPC模型转换为工作流模型研究

在比较eEPC模型与工作流模型建模原理的基础上，讨论了如何将eEPC模型转换为工作流模型。     

产品全生命周期信息模型研究

为了建立完整、可重用、高度一致的产品全生命周期信息模型,提出了一种产品全生命周期模型的体系框架。该框架由面向产品生命周期的过程模型、扩展企业资源模型和产品信息模型组成。重点对组成产品生命周期的需求分析阶段、概念设计阶段、工程设计阶段、产品制造阶段及产品支持服务阶段各模型的组成、表达及其各阶段模型的演化过程进行了研究。在此基础上,提出了基于应用层、服务层和数据层的3层信息体系结构的产品全生命周期信息集成框架,支持网络环境中产品数据分布式互操作。