基于BP网络的康复机器人的智能控制技术

建立了5自由度上肢康复机器人的BP神经网络控制模型。在此模型基础上，通过对正常人肌电信号的训练学习，修正了网络权值，得到了较为理想的控制模型。最后，通过病人的肌电信号，得到了良好的输出结果。仿真实例表明，BP神经网络方法比传统方法收敛快，学习精度高，且具有较好的网络泛化能力，可以用于5自由度上肢康复机器人的智能控制。     

基于表面肌电的肘关节运动角度预测

表面肌电信号(sEMG)由于能够反映用户的动作意图而被广泛应用在上肢康复治疗系统中.针对目前上肢康复机器人的手臂关节运动控制不灵活的问题,提出一种基于sEMG的肘关节运动角度预测方法.为解决单一的时域特征提取方法存在的时间效率高而稳定性不足的问题,从时域和频域分别提取特征值,采用BP人工神经网络建立表面肌电信号与肘关节角度的映射模型,实现肘关节角度的预测.实验结果表明,该模型的预测结果与真实角度值有高度的一致性,有助于提高上肢康复机械臂的灵活性.     

基于神经网络PID的AUV控制方法研究

针对水下机器人各自由度之间存在较强的耦合和非线性特征，其精确的数学模型很难获得的问题，建立了水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要和控制器设计的方便进行了适当简化，得到了水下机器人自由度运动模型．在此基础上，使用了基于神经网络的PID控制方法．结合水下机器人六自由度水动力模型，建立了基于BP网络的PID的水下机器人控制器，并进行了仿真环境下的试验．试验结果表明，以上控制方法较为适合水下机器人的运动控制．     

基于肌电控制的辅助型机器人外骨骼

针对臂丛神经损伤患者上肢功能部分或完全丧失的问题,本文设计了一款基于肌电控制的辅助型机器人外骨骼。该外骨骼具有2个自由度,受试者穿戴上之后能完成5个上肢动作。采用腱鞘驱动方式设计外骨骼结构,减轻受试者上肢使用负担。通过提取受试者健侧手臂产生的肌电信号,使用基于贝叶斯决策的线性判别分析方法解码受试者运动意图,实现利用健侧上肢运动带动患侧运动的目的。而本研究最终目标则是通过解码患侧肌电信号控制患侧上肢运动,实现受试者在不需要任何帮助的前提下重建患侧上肢运动功能。系统对肌电信号的处理、识别均为在线进行,整个过程耗时约57 ms,完全符合外骨骼使用过程中的延时要求。对4名健康受试者进行实验,结果表明5类动作的平均在线识别率均达到95%以上,且受试者能够顺畅使用所设计外骨骼系统。     

基于AR模型和神经网络的膝骨性关节炎诊断

本文旨在采用表面肌电信号无创性方法诊断和评判膝骨性关节炎,以在早期能够预防和治疗膝骨性关节炎,改善生活质量。在研究中,采集了对照组和膝骨性关节炎患者水平行走时下肢的股外侧肌,股内侧肌,股二头肌和半腱肌的表面肌电信号。利用表面肌电信号建立自回归(AR)模型,提取AR模型参数为特征向量训练BP神经网络,并通过神经网络诊断膝骨性关节炎。实验表明,基于BP神经网络分类器可以得到较好的结果,正确率可达到88%以上。     

上肢康复机器人研究及发展

为了对当前上肢康复机器人关键技术分析及未来发展方向预测,通过对世界范围内外骨骼式及末端牵引式上肢康复机器人研究现状分别进行介绍分析,从整体构型、控制系统及人机交互三方面总结各典型上肢康复机器人的关键技术,进而总结出未来上肢康复机器人从低自由度向高自由度、传统材料向新型轻质材料、刚性关节向柔性关节、传统控制向人工智能的发展趋势.研究结果可为上肢康复机器人的发展方向提供参考,促进上肢康复机器人的未来发展.     

基于SEMG控制的智能轮椅无障碍人机交互系统

设计了一个基于表面肌电信号控制的智能轮椅无障碍人机接口,通过使用CyberLink装置,对前额肌电信号进行获取、分析,利用AR模型对其进行特征提取,并采用贝叶斯正则化与Levenberg-Marquardt算法相结合的改进1BP神经网络对面部运动模式进行识别,进而控制智能轮椅简单运动.实验结果表明:该方法操作简便,识别...     

一种7自由度外骨骼上肢康复机器人设计与控制研究

针对外骨骼上肢康复机器人自由度受限的问题,根据上肢关节运动机理对上肢结构进行模型简化,提出一种改进的7自由度外骨骼上肢康复机器人结构设计,并对运动支撑的各部分单元进行结构建模和分析,根据安全人机工程学进行了康复运动系统的电气设计与控制研究.研究结果表明,该7自由度外骨骼上肢康复机器人在结构设计上更加符合人因工学,控制机制优化,安全性能良好,为实现后期的实时控制与运动规划奠定了基础.     

基于稳态视觉诱发电位的脑电控制上肢康复机器人

针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33％,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果.     

基于AR模型和BP网络的表面EMG信号模式分类

提出了一种以AR模型和BP网络相结合的表面肌电信号处理方法 .首先 ,将采集到的肌电信号进行预处理 ,提取AR系数作为其特征值 ;其次 ,设计了一个三层的BP神经网络 ,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行运动模式的分类 .实验表明 ,这种方法不仅减少了计算工作量 ,同时取得了比较理想的识别效果 .     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于盲辨识理论的双通道肌电信号建模与分类

基于肌电信号产生机理 ,对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出 IIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测 ,采用了盲信道辨识方法对模型传递函数进行辨识 .通过提取模型参数作为信号特征 ,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别 .实验表明 ,该方法运算量小 ,适合在线实现 ,性能要优于传统的 AR模型方法     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

基于sEMG和LSTM的下肢连续运动估计

针对下肢助力外骨骼的连续运动控制问题,提出了一种基于表面肌电信号(sEMG)与长短时记忆(LSTM)网络的连续运动估计方法.通过LSTM对肌电-运动的映射关系进行训练分析,基于奇异值分解特征值矩阵的误差算法获取主元分析(PCA)算法的主成分数量(降维维度),实现了对下肢三个关节在矢状面内的连续运动估计,且提高了连续运动估计的实时性.通过与传统网络支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络训练结果的对比分析,证明了LSTM网络在下肢连续运动预测中的优越性.     

轮式机器人遗传模糊神经网络转向控制

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，使用基于遗传算法的模糊神经网络转向控制方法．首先建立车辆的神经网络模型，然后构造模糊神经网络控制器，再用遗传算法寻找模糊神经网络控制器的参数，最后提高控制器对速度变化的适应性．仿真表明，该方法可以对机器人的转向进行有效控制，效果良好，能适应各种不同速度变化，是一种有实用意义的控制方法．     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题,提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例,提出其视觉伺服控制架构,根据工业场景数据集训练BP神经网络,采用本文所提算法进行法兰对中实验,帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面,首先,利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系,之后,提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明,本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制,最终法兰平均对中误差在±1mm内,平均耗时43秒,满足应用需求,具有较高的工作效率。     

基于小波包分析与BP神经网络的氧化铝熟料检测

利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究.通过采集回转窑中氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型.利用MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测中具有可行性,而且具备一定的准确率.     

人工神经网络在地表径流预报中的应用

为了更加准确地对地表径流进行预测,选择广东省汕尾市南告水库以上流域作为研究对象,构建BP神经网络模型对南告水库的日资料进行径流模拟研究,研究结果表明:人工神经网络可以提高预测精度,且应用前景比较广泛.