缺血性糖尿病下肢病变的膝下动脉成形术

目的探讨膝下动脉的球囊成形术在治疗糖尿病缺血性下肢病变中的价值。方法对５３例糖尿病合并缺血性下肢病变患者６４侧缺血性下肢进行膝下动脉Deep球囊扩张成形术。对比患者手术前后临床症状的改变及足部溃疡的变化。结果５３例患者共１１９支动脉分支接受PTA治疗，５０例患者的１０１个分支成功地开通，技术成功率为８４．９％，所有５０例患者的临床症状均明显缓解，足部溃疡均变小，无需截肢。结论膝下动脉的球囊成形术是治疗缺血性糖尿病下肢病变安全有效的微创手段     

基于行人下肢防护的前保险杠改进分析

利用有限元方法,建立了小腿冲击器与汽车前部结构的碰撞模型,用以评价某款车保险杠系统对小腿损伤的影响。通过增加吸能部件、副保险杠加强板等方式减轻行人下肢的损伤,并通过正交试验设计研究了吸能部件的材料、吸能部件前后面之间的距离、副保险杠加强板的厚度以及副保险杠加强板前后面之间的距离对行人下肢损伤的影响。研究结果表明,经正交试验设计后的前保险杠系统能有效地减小小腿冲击器的胫骨加速度以及膝关节弯曲角度,使得下肢保护指标满足Eu-roNCAP法规要求。优化设计后的前保险杠系统更好的防护行人下肢的损伤。     

欠驱动异构式下肢康复机器人动力学分析及参数优化

针对现有外骨骼机器人人机自由度不匹配和关节对中性差的问题,提出欠驱动下肢康复机器人. 欠驱动机器人只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过推杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,带动人体进行步态康复训练. 建立机器人系统的人机耦合模型,进行模型的动力学分析,对人机耦合模型中影响动力学结果的参数进行分析,建立驱动力与肢体推动力之间的关系模型,并以推力系数最大为目标进行参数分析与优化,得到最佳的结构参数. 根据优化后的结构参数搭建康复机器人实验系统,对髋、膝关节驱动力与角度进行对比. 实验结果表明最大髋关节角度误差为2.9°,最大膝关节角度误差为6.4°,最大误差均约为9%,验证了动力学模型和参数优化结果的正确性.     

基于GWO-SVM的下肢假肢穿戴者骑行相位识别

针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型. 建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号. 应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理. 在对信号进行降噪处理之后,为了避免单一信号不确定的影响,从数据冗余角度,选取各信号的特征点,开展归一化处理,组成多维特征向量,作为SVM分类模型的输入. 为了能够进一步提高分类精度,加强全局优化能力,利用GWO算法对核参数进行优化. 通过与PSO-SVM分类模型、GA-SVM分类模型对比表明,基于GWO优化的SVM分类模型对骑行相位的识别率为94%,高于其他方法优化的SVM分类模型.     

基于Joystick的卧式下肢康复训练机器人示教再现功能分析

针对由脑中风引起的下肢偏瘫患者,将康复医学和机器人学相结合,在已有的卧式下肢康复机器人的机械系统平台上,利用运动控制卡及VC++开发环境为基础,研究卧式下肢康复训练机器人的示教功能。本文通过对已有机械系统平台的分析,并考虑到示教过程中的人机耦合的特殊性,选用Joystick作为示教工具,同时给出了软件流程图及人机对话界面。实验结果表明,Joystick示教反应迅速,能满足示教要求。     

基于神经网络的智能下肢假肢自适应控制

下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性.     

下肢外骨骼机器人动态建模与步态跟踪LQR控制

针对下肢外骨骼机器人步态轨迹与参考轨迹存在较大跟踪误差的问题,提出一种线性二次型调节器(LQR)控制方法来取代常规PD控制.根据牛顿-欧拉方程和系统参数辨识,建立人机一体化的下肢外骨骼机器人系统的动态模型,并进行LQR控制参数设计和稳定性分析.仿真和实验结果表明,基于LQR控制的下肢外骨骼机器人能很好地跟踪步态参考轨迹,误差比PD控制更小.上述建模方法和控制策略有效,为下肢外骨骼机器人的研究和设计提供参考.     

下肢康复机器人的研究进展与临床应用

社会老龄化进程中,由于疾病或事故导致下肢受损的患者越来越多,患者的运动能力康复变得尤为重要.相对于传统的物理康复治疗方法,利用下肢康复机器人进行运功功能康复训练可以准确评估、大幅改善康复效果,提高康复效率,节约医疗康复资源.作为一种涉及康复医学、机械学、控制学、机器人学、计算机学及人工智能等诸多学科的智能仿生机电设备,下肢康复机器人按照患者的康复作业姿态主要分为坐卧式下肢康复机器人和站立式下肢康复机器人.其中坐卧式下肢康复机器人可以分为脚踏板式和外骨骼式机器人,站立式下肢康复机器人分为悬挂减重式和独立可穿戴式机器人.本文调研了国际上应用较为广泛的几类下肢康复机器人的代表性产品,详细分析了下肢康复机器人的主被动自由度、驱动方式、传动关节、感知技术、运动控制策略和训练模式等关键技术,并对各类机器人典型临床测试案例进行了比较和探讨,对下肢康复机器人未来的技术发展做出展望.