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基于拓扑反变基本原理,建立用于描述机械系统运动误差问题的原始信息空间和目标信息空间以及拓扑反变映射算子,将系统的输出运动误差空间反推到误差源空间,通过减小相应误差源的误差为进一步提高系统的工作质量奠定了基础。将该方法应用于并联机器人的误差问题,通过对并联机器人误差模型进行仿真分析,得出减小位置参数误差可有效提高并联机器人精度的结论,验证该理论方法的有效性。 相似文献
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手指内部力矩受表面肌电信号、肌力、手部姿态等因素影响而无法直接获取,为了实时且准确地获取手指各关节力矩以及耦合力矩并应用于手部康复机器人的交互控制中,提出了一种基于表面肌电信号和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩和耦合力矩分析与实时获取方法。首先设计了自适应手指关节角度采集系统,通过实验同步采集指浅屈肌与指伸肌的肌电信号以及手指各关节的角度数据,建立手指多关节力矩模型,从而获取手指各关节力矩。然后建立手指D-H模型,结合虚功原理获取手指的耦合力矩。最后,辨识了手指多关节力矩模型的参数,并通过OpenSim软件获取了仿真力矩。计算力矩与仿真力矩的对比结果显示:4名被试3个关节力矩的均方根误差分别为0.156 7、0.097 425、0.084 95,证明了该方法能够实时并准确的获取手指各关节力矩和耦合力矩,能够满足手部康复机器人交互控制准确性和实时性的需求。 相似文献
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基于信息熵的裂纹转子动力特征分析与诊断方法 总被引:8,自引:1,他引:8
针对裂纹转子系统运行过程中的非线性、非平稳突变性等复杂特征,运用信息熵特征提取和融合分析方法,将裂纹转子系统动力分析与参量识别方法有机结合,分析裂纹转子在不同状态下响应参量随转速变化的信息熵特征及变化规律,实现裂纹转子动力响应特征参量的信息熵定量描述;在此基础上,将理论方法用于裂纹转子系统实测信号的分析诊断,并构建小波神经网络模型对裂纹转子信息熵特征曲线进行识别,实现裂纹转子系统故障状态诊断,验证理论方法的有效性. 相似文献
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为提升迁移学习在运动想象脑机接口应用过程中的迁移高效性及普适性,综合实例迁移和特征迁移学习方法的优势进而构建了混合迁移学习模型。首先,依据样本权重极化原理改进TrAdaBoost算法以实现实例层面的迁移,优化源域训练样本;其次,基于大间隔投射迁移支持向量机进一步缩短源域与目标域间的分布距离以完成特征层面的迁移,实现迁移效率最大化。进一步,将该方法应用于脑机接口竞赛Dataset IIb数据集进行离线测试及分析,研究结果表明混合迁移学习模型的迁移效率明显高于单一迁移学习模型,并且对于不同迁移对象识别准确率相对提升均值在70%以上,验证了所述方法的有效性与普适性。此外,基于已搭建的运动想象识别系统进行在线测试,验证了模型的实用性。 相似文献
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针对并联机器人在基于给定工作任务进行轨迹规划过程中,存在因机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差,由此造成并联机器人运动学精度降低的问题,提出了一种并联机器人运动学精度提高新方法。首先将连续工作任务离散化为满足精度要求的若干理想位姿点,在建立并联机器人位姿误差模型基础上,将机构误差项转化为驱动杆误差;基于种群排列熵模型和粒子速度激活机制改进了粒子群算法,并利用改进的粒子群算法组合优化驱动杆参数,补偿并联机器人位姿误差,进而修正期望轨迹以提高并联机器人运动学精度。通过MATLAB和ADAMS仿真验证了所提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了实现肢体运动解析并用于康复机器人系统自适应控制,提出一种基于sEMG的下肢运动解析方法。同步采集下肢6块肌肉的表面肌电信号(sEMG)和髋、膝关节角度;引入相干性分析方法,定量描述s EMG和关节角度耦合关系,进而优化选取肌肉通道;采用一阶递归滤波器补偿sEMG和关节角度的机电延迟(EMD);提出基于黄金分割的最小二乘极限学习机(GSLSELM)算法,进行下肢运动解析。实验结果表明,7名被试下肢运动解析的均方根误差(RMSE)和时长,能够满足康复机器人系统控制的准确性和实时性要求。 相似文献