一、智能假肢(Intelligent knee joint)（论文文献综述）
易锋[1]（2021）在《磁流变假肢的设计及轨迹跟踪控制研究》文中研究指明下肢在人类生产生活中扮演重要的角色,一方面可在人体站立期提供支撑并保持平衡,另一方面可在人体摆动期提供弯曲运动使人正常行走。相较于主动和被动假肢,半主动假肢具有价格相对低廉、功耗低、阻尼可控及步态自然等优点,故具有广阔的市场前景。磁流变假肢（Magnetorheological Prosthesis,MRP）是一种采用磁流变阻尼器（Magnetorheological damper,MRD）作为执行元件的新型半主动假肢,其创新点在于通过控制MRD的输入电流来调节假肢膝关节在运动过程中的所需阻尼力。根据基于MRD的控制策略可使其产生连续可调的阻尼力,从而实现接近主动假肢的效果。现有的基于磁流变技术的假肢通常将通用型阻尼器直接安装在膝关节上,这不仅无法充分利用MRD作为执行元件的阻尼性能,而且MRD结构尺寸也往往不符合假肢的设计需求。MRP系统中存在的非线性和耦合项等问题,其控制算法常存在控制效果不佳、控制繁琐复杂等问题;现有研究未考虑在实际应用中系统建模不确定性及外部干扰等问题对膝关节摆动轨迹的影响。另外,在MRP控制策略中,需要考虑作为执行元件的MRD的动力特性对MRP的影响。基于此,本文展开了如下几个方面的研究工作。1、提出一种采用MRD作为执行元件的单轴式MRP,并对MRP进行结构设计。根据建立的假肢刚体模型,建立其运动学模型;基于一阶拉格朗日法,建立该假肢的动力学模型。根据正常人行走的步态确定平地行走的髋关节、膝关节摆动轨迹方程,同时结合MRP的运动学和动力学模型,确定MRD的布置类型、安装尺寸,并在此基础上确定MRD的所需阻尼力范围和行程等设计要求。2、针对MRP需求提出并设计一种的MRD;对MRD活塞头部分进行磁路设计计算;对各部分结构进行材料选择,确定MRD的结构参数。基于Bingham本构关系推导MRD输出阻尼力的正向、逆向力学模型。对MRD动力性能进行测试分析,得到不同加载频率、幅值及直流电流情况下的阻尼力特性曲线。为准确地表征MRD的动力性能,基于可调Sigmoid模型来建立MRD的正向力学模型,并采用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络来建立MRD逆向力学模型。3、针对MRP系统中的非线性、耦合性问题,提出计算力矩+比例微分（Computing Torque plus Proportional Differential,CT+PD）控制算法来为实现对MRP运动轨迹的跟踪。针对MRP模型中的不确定性及存在外部干扰等问题,提出二阶滑模控制（Second Order Sliding Mode Control,SOSMC）算法有效地跟踪参考摆动轨迹。基于李亚普洛夫稳定性理论证明CT+PD控制算法和SOSMC算法的渐进稳定性。4、加工MRP样机并搭建MRP实验测试系统,测量基于固定阻尼系数、CT+PD控制和SOSMC算法的MRP的膝关节摆动角度。分别将基于固定阻尼系数、CT+PD控制和基于SOSMC算法下的摆动轨迹与理想步态进行对比,结果表明基于SOSMC算法的MRP可以实现理想的步态。
夏安琦[2]（2021）在《基于融合特征及分层策略的下肢假肢运动意图识别》文中提出智能下肢假肢是指假肢能够根据截肢者的行走速度、关节角度等的变化自动调整关节力矩,控制膝关节和踝关节的运动,使其接近自然步态。智能下肢假肢既要重现肢体的动力学和运动学特性,又要假肢根据穿戴者的运动意图实现相应的运动,维持人体运动稳定性,帮助患者恢复已失去的站立和行走等功能。下肢假肢运动意图识别效果不仅决定了假肢控制系统的性能,而且影响了人在运动、作业环境中的安全性,是智能下肢假肢控制需要解决的核心问题之一。传统的意图识别方法所用传感器数量及种类较多,特征向量维数偏高,使用的统计特征对短时样本具有不稳定性;其次,智能下肢假肢运动意图识别数据集包含不同地形下的运动模式及模式间的转换,即稳态模式与转换模式,两者具有模式与数据表现上的本质差异。若直接对所有模式进行特征提取与分类,会导致不同模式间的混淆较大,从而影响意图识别效果。基于此,本文提出了基于融合特征及分层策略的智能下肢假肢运动意图识别新方法。其一,为了解决传感器种类与数量较多,统计特征对短时样本具有不稳定性等问题,本文在第二章中仅采用置于健侧大腿及小腿部位两个惯性测量单元的三维加速度数据与三维角速度数据进行下肢运动行为识别。采用解算关节角的方式替代通过关节角度测量仪获取膝关节角度变化数据,避免了多源数据融合和异质数据干扰问题并大幅降低了特征向量维数。同时在不增加传感器类型及个数的基础上采用几何特征与物理特征相融合,运用加速度、角速度及关节角三个参数对下肢运动行为的运动学特点进行挖掘。在特征提取上,保留统计方法在意图识别数据处理上的优点,对物理特征数据提取均值及方差以反映短时数据的平均水平及离散程度;考虑到统计特征对短时数据具有不稳定性,对几何特征提取最值斜率,弥补统计特征的不稳定性并反映短时数据的局部变化率,最终实现对智能下肢假肢运动意图的识别。其二,为了减少相似模式间的混淆,本文在第三章中提出分层策略,在融合特征的基础上,利用类间差异性,对数据集进行分层处理。第一层先将模式分为两大类,提出使用帧间相减的方法处理数据,利用稳态模式与转换模式的差异性进行分类。第二层按照第一层预测标签的分类结果将样本分为两部分,分别训练并识别。实验结果表明,该方法能基本避免稳态模式与转换模式之间的混淆,识别效果较好,且对第一层结果提供补偿机制,矫正了部分识别错误的样本,从而提升识别准确率,预测运动意图。
陈秋[3]（2021）在《主被动假肢膝关节阻尼控制》文中指出科学技术水平的不断提高,在为我们提供便利的同时,也给我们带来潜在的危险。我国目前由于车祸、疾病而截肢的患者逐年升高,作为能够代替截肢患者,实现自然行走的假肢,其智能性,可靠性和便利性成为穿戴者选择假肢产品的考虑因素。但目前我国假肢技术水平仍然与国外产品存在很大差距,大多数性能优良的假肢产品均来自国外发达国家,且价格昂贵。为了提高大腿截肢患者的运动能力,解决截肢患者穿戴假肢产品实现自然行走的迫切需求与膝关节假肢产品的目性能不足之间的矛盾,促进高性能假肢膝关节平民化,提高我国假肢科研技术水平具有非常重要的社会价值与现实意义。本论文在国家重点研发计划“膝踝一体化仿生智能下肢假肢关键技术与应用研究”项目资助下,在对健康人体行走规律进行研究的基础上,结合液压驱动技术相关知识,并加入良好的控制算法,设计一款低能耗、低成本、控制结构简单且环境适应能力强的主被动混合型下肢假肢膝关节,并重点针对被动状态下膝关节假肢的阻尼控制开展研究。具体内容如下:首先完成对健康人膝关节的结构及行走规律进行研究,同时对行走过程中膝关节、踝关节和髋关节的角度进行数据采集,并对下肢假肢行走过程中的运动学与动力学进行分析,为后续的研究工作提供基础。其次,根据假肢膝关节所需满足的功能基础之上,完成假肢膝关节液压系统的原理设计及假肢的机械结构设计,并进行相关液压元件的选型。之后,建立相关液压元件的数学模型,并对控制策略进行研究。本课题在传统PID控制基础之上,利用粒子群算法,实现了参数的自动调节。并对其控制结果进行了分析比对,证明了粒子群算法的可靠性和实用性,能够满足下肢假肢在被动模式下阻尼力的调节。最后,对假肢零件进行加工装配,并完成阻尼力的测试验证实验和行走过程时步态特征的测试实验,验证了控制系统的有效性和机械结构的可行性。
成旭[4]（2020）在《面向下肢假肢的运动意图识别研究》文中研究表明全国残疾人抽样调查结果表明,我国下肢截肢者达到158万,数量庞大,截肢给患者的生活带来了极大的不便。假肢能够一定程度上帮助解决肢体残疾者日常生活中的行动障碍,帮助患者重新获得日常生活中的自理能力和重返社会。智能动力下肢假肢能够根据各种传感信息识别人体下肢运动意图,自动识别运动模式或者调整运动参数,使得患者穿戴后的行走步态更加接近健康人的步态。智能假肢基于多源信息融合的下肢运动意图识别结合传感技术、机器学习和智能控制等技术,解码人体的运动意图,从而实现运动模式的切换,实现自然流畅的行走。本文的研究内容主要有:1)搭建了基于Linux系统和倍福（Beckhoff）I/O模块的多通道数据采集系统,并结合表面肌电电极、惯性测量单元（IMU）和足底压力鞋垫等传感器制作成数据背包;2)招募健康受试者进行下肢运动信息采集实验,实验共涵盖6种运动模式和10种运动转换,采集了11名受试者双侧下肢的表面肌电、惯性信号和足底压力等信息,并对数据进行处理,如划分步态阶段、滤波处理、归一化处理以及提取合适的时域和频域特征等;3)采用串联分类的方法识别6种运动模式:其中站立与移动模式的二分类识别率最高达到100%;对比了在不同融合策略下各分类器的离线识别率,其中多模态切换策略下的二次多项式核的SVM分类器效果最好,达到99.14%。进一步地,构建了3种不同分类器进行了模拟在线分析,其中基于双侧下肢信息的LDA分类器表现最佳,达到了99%以上的识别率和最少的运动转换错误数量;4)建立了下肢CPG模型,实现下肢关节轨迹的生成与预测,实现模式切换时的大幅度的离散调整和平滑过渡。提出了行走频率估计方法,实时估计行走频率,实现了步行速度的小幅连续调整,生成了步速变化的参考轨迹,顺应用户行走速度。
黄品高[5]（2020）在《智能下肢假肢运动意图的感测与识别关键技术研究》文中指出下肢截肢会给患者行动造成障碍,尤其是膝关节以上部位截肢会严重影响其行动能力,给其家庭和社会带来沉重的负担。佩戴性能优异的假肢能极大地提高截肢患者的行动能力,提高患者的社会活动参与度。当前,由于被动假肢成本低,被动假肢是目前使用最广泛的假肢。但是佩戴被动假肢的患者使用时往往步态不自然、行走能量消耗大,且难以实现在不同地形下顺畅行走。智能下肢假肢通过检测外部行走环境和识别人的运动意图,能够自动适应外部行走环境,使佩戴者步态更加自然,行走更加省力,从而能更好地代偿缺失的行动能力。目前,动力（主动）下肢假肢是智能下肢假肢中的研究热点,由于它具备动力输出,能更好地代偿下肢截肢者缺失的功能。但现有的动力型下肢假肢系统通常需要截肢者通过减速、停下、按压电子开关或者做出与行走不相关的肢体动作（如夸张的臀部伸展或向前/向后摇摆假肢等）来检测截肢者的行走模式意图,实现不同步态控制策略的转换。这种非直觉的控制方式无法实现假肢在不同地形之间的稳定、顺畅和自然地行走。为了弥补这一不足,下肢假肢需要在感知外部环境的同时理解人的运动意图,控制假肢本体以合适的步态行走。这就需要解决运动意图识别这一关键问题,实现假肢与人之间的信息交互。本研究针对智能下肢假肢中的运动意图识别问题,从新型传感器、高质量便携式信号采集系统、肢体动作识别、环境和步态识别几方面开展了以下研究工作:首先,针对运动意图识别中应用最广的表面肌电信号微弱、易受干扰且缺少肌肉空间位置信息的不足,根据肌肉在运动过程中会发生形状变化的现象,本文提出了利用纳米金柔性可拉伸材料制作成可通过贴附于肌肉表面检测肌肉形状变化的肌肉形变传感器,然后开发出了相应的多通道肌肉形变信号采集系统用于肢体动作意图识别。最后对肌肉形变传感器的尺寸、放置位置、采样率对肢体运动意图识别准确率的影响进行了研究。实验结果证明,肌肉形变信号作为运动意图识别的一种新的信息源,四通信号用于肢体运动意图识别的准确率可以达到95%以上;适当选择采样率和特征,可以大大降低运动意图识别运算量。其次,针对当前运动意图识别中使用多模信号带来的系统复杂、高密度传感器放置困难的问题,本文根据肌肉在运动过程中同时产生肌肉形变和发放肌电的现象,提出了将纳米金柔性材料制作成肌电/肌肉形变复合信号传感器的方法,在传感器的同一层上实现了肌电和肌肉形变信号的同时检测。然后利用频分复用的方法,开发出了多通道肌电/肌肉形变复合信号采集系统。使用上述传感器和系统测量肌电信号,在信噪比上比目标设备高了约3dB,证明了在信号的质量上达到了和商业设备同样的水平。接着,利用肌电/肌肉形变复合信号进行了肢体动作意图识别,研究了多信号源、多通道信号的冗余优化问题。仅仅使用两对传感器获得了两通道的肌电信号和四通道的形变信号,对十一类动作的分类准确率达到了96%,验证了复合信号用于运动意图识别的可行性。接着,针对当前假肢控制中的环境识别和步态识别问题,开发了一套便携可穿戴的多模信号采集系统用于环境和步态识别。针对使用图像视频进行环境识别方法中运算量大的问题,本研究提出了利用单线激光雷达结合惯性传感器,借助下肢假肢行走时的摆动进行自动环境扫描,并研究了一种新的重建算法进行环境重建。行走环境识别验证结果表明,对五类地形转换的识别平均准确率在90%以上。针对步态识别中地面反作用力测量的问题,本研究首先利用矩阵式柔性压力传感器实现了步态周期检测,然后利用人工神经网络以足底压力为输入实现了地面反作用力的估计。该研究为智能假肢的步态识别与控制提供了实现方法。再其次,在前面研究的基础上,针对运动意图中使用无线传输在数据量大时造成数据延迟、传输不稳定以及运算量增大的问题,本研究提出了利用分布式采集和运算的方式,将主机在模式识别时的数据预处理和特征提取分散到各个采集子模块中进行处理,不但使得传输数据量降低了80%,保证了无线通信的稳定,而且减轻了对主机运算性能的要求,使得运动意图识别系统更加实用化。最后,根据智能下肢假肢控制的通用结构结合本研究完成的信号采集系统,完成了智能下肢假肢系统验证平台,并对部分性能进行了实验验证。
张艳慧[6]（2020）在《主动下肢假肢膝关节全液压驱动系统研究》文中进行了进一步梳理主动下肢假肢膝关节是目前国内外企业、高校、科研机构研究的热点,它旨在解决众多下肢截肢患者穿戴假肢以实现自然行走的迫切需求与性能不足的显着矛盾。但因我国主动下肢假肢产品匮乏、价格昂贵,在结构、驱动、人机控制等核心技术上存在发展瓶颈,较欧美发达国家之间存在很大差距,亟需突破。本文以“国家重点研发计划——膝踝一体化仿生智能下肢假肢关键技术与应用研究”课题为研究背景,通过分析人体膝关节的生物力学特性,设计下肢假肢膝关节的液压驱动系统,并对下肢假肢膝关节的主动液压驱动系统的控制算法进行研究,最终目标为研制出一种能耗低、环境适应性强、运动自然、成本低和可靠性高的主动驱动下肢假肢。具体内容如下:首先,简单介绍人体膝关节的结构及原理,分析人体行走的运动特点,并对其简化后的膝关节模型进行生物力学（运动学和动力学）分析,为下肢假肢膝关节结构及控制的设计提供了理论依据。其次,根据下肢假肢膝关节可以主动提供力矩并减小膝关节的体积及能耗的设计需求,提出采用摆动缸代替目前普遍使用的直线液压缸,设计下肢假肢膝关节直驱式液压驱动系统的工作原理图,进行相关液压元件参数的计算及选型,根据元件的型号进行膝关节液压集成阀块的设计,最终完成下肢假肢膝关节的结构设计。第三,建立直流无刷电机及泵控摆动缸系统的数学模型,并对直驱式液压驱动系统的稳定性进行分析,在常规PID的基础上,针对本课题的下肢假肢膝关节的直驱式液压驱动系统的控制特点,进行模糊PID控制器的设计,并利用MATLAB中的Simulink模块进行膝关节运动角度控制的仿真分析,对常规PID控制、模糊PID控制两种控制算法的结果进行仿真对比,表明模糊PID控制算法更能满足下肢假肢膝关节液压驱动系统的需要。最后,加工、装配、调试所设计的下肢假肢膝关节,设计下肢假肢膝关节液压驱动的控制系统,编写控制系统程序及角度监测软件,并进行下肢假肢膝关节液压驱动系统的实验,实验数据结果验证了下肢假肢膝关节的理论分析的正确性和所设计的直驱式液压驱动系统的可行性。
彭芳[7]（2020）在《基于变刚度驱动的智能仿生腿关键技术研究》文中认为智能仿生腿又称智能下肢假肢。传统的被动式或半主动式下肢假肢由于穿戴以后肢体不够协调、体力消耗大、患者穿戴体验较差等原因,并不能给截肢患者生活带来较大的改变,而主动式仿生腿通过电机驱动等方式直接为下肢关节提供主动力矩,利用各种传感器感知患者运动意图和路况,从而更好地模仿人体健康腿的运动方式,极大改善了截肢患者的生活质量,对其重新融入社会、减轻社会和家庭负担具有重要现实意义。目前,在主动式仿生腿与患者残肢构成的人机混合系统中,还存在:关节驱动缺少被动柔顺,不能根据负载变化实现刚度调节,仿生性不足的问题;不同任务下的步态识别问题;运动意图识别与步态预测准确度问题;人机混合强耦合系统下的关节运动控制问题。为此,本文在关节弹性驱动技术基础上,设计并开发了一种可变刚度的主动式膝关节及其构成的仿生腿,开发了仿生腿控制平台。基于这一平台,重点研究了表面肌电信息在不同步行任务下的步态相位识别方法,同时,进一步结合物理传感器信息,对多模式的运动意图识别展开研究;并提出了一种基于步态轨迹跟踪的自适应鲁棒控制器,用于仿生腿的力/位置控制。本文的主要研究工作和创新点总结如下:1.设计了一个变刚度驱动器（Variable Stiffness Actuator,VSA）用于下肢假肢膝关节,在此基础上,开发了一种主动式仿生腿,包括虚拟样机和原型样机。对变刚度弹性驱动器刚度调节特性进行了理论分析与计算,在动力学仿真分析软件ADAMS中建立了仿生腿虚拟样机,利用仿真模型,重点分析了仿生腿的运动特性和能耗特性,验证了弹性驱动器在柔顺控制和储能方面的有效性。开发了仿生腿硬件控制和软件控制系统,搭建了多源信息采集与控制实验平台。2.研究了基于表面肌电信号的步态相位识别方法,识别出人体步行周期的摆动前期、摆动中期、摆动后期、支撑前期、支撑中期、支撑后期六个子相位,从而为仿生腿的相位控制提供重要信息。从减小运算复杂度出发,提取了肌电信号预处理后的时域、频域特征,利用戴维森堡丁指数（DBI）和分离指数（SI）,对大腿关键肌肉的表面肌电信号特征进行定量的评估和筛选,再利用序列前向特征选择（SFS）算法搜索最优特征集;针对多任务行走下特征样本可分性变弱,识别误差增大等问题,提出了配置并行Stacking集成学习模型,利用不同的基学习器分别对最优特征进行深度挖掘,有效提升了不同行走任务下的识别准确度和算法的泛化能力。3.提出了基于稳定步态识别与过渡状态识别相结合的多级分类器融合策略的人体运动意图识别,识别和预测出平地行走、上坡、下坡、上楼、下楼五种步态,从而为仿生腿的运动模式切换控制提供关键信息。在稳定步态识别中,结合了加速度、角速度、压力等物理传感器与表面肌电信号,分析了不同传感器信号在步态识别的贡献,以及不同降维方式和不同识别算法对步态识别的影响,实验结果表明,由线性判别分析（LDA）降维与二次判别分析（QDA）构成的组合算法的识别率达到了98.2%。在过渡状态识别中,提出应用贝叶斯树结构Parzen估计器优化的Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）分类算法,实现了识别准确度和时间最优算法模型。最后,提出构建隐马尔科夫（HMM）概率模型融合稳定步态与过渡状态结果,预测人体运动意图。4.研究了基于步态轨迹的仿生腿控制策略,根据识别的步态信息确定关节运动轨迹,提出一种基于时滞估计（TDE）的自适应鲁棒力/位置控制器用于实现仿生腿的底层控制。针对人机混合动力学模型的非线性、不确定、强耦合等问题,引入了TDE技术,设计自适应非奇异快速终端滑模控制（ANFTSMC）,实现无模型的轨迹跟踪控制,为了减少外部扰动引起的TDE误差,设计了模糊神经网络（FNN）补偿器。在ADAMS和Simulink中建立了仿生腿的联合仿真模型,实验表明所提算法在未知干扰下具有明显优势,利用时间误差绝对值积分（ITAE）和控制输入积分（ISV）指标,验证了算法在仿生腿不同刚度下的良好适应性。进一步地,在ADAMS/Simulink中构建人机混合模型,利用本文所提的FNN-ANFTSMC-TDE方法实现了人机协调的自然行走。同时,在仿生腿样机实验中,进一步验证了变刚度弹性驱动器在柔顺控制与降低能耗上的优势。
孙璐婵[8]（2020）在《面向假肢膝关节的微纳米磁流变液阻尼器及其性能研究》文中提出全球每年交通意外、自然灾害频发,这些不可预测的事故造成肢体残疾患者大幅增加而人类对医学、生物学的研究还未能达到使肢体再生的地步,因此,假肢成为了下肢截肢者恢复其正常行走功能的重要工具。磁流变阻尼器因其具有灵活性好、结构简单、稳定并且能在小功率的情况下输出连续可控阻尼力的优点,在具备减振功能的智能假肢膝关节领域具备广阔的应用前景。现有的研究中,磁流变假肢膝关节中的磁流变阻尼器体积较大,较为笨重,步态识别和穿戴者舒适度没有保障,且理论研究还未能很好的实现实际应用化。因此,面向假肢膝关节性能要求的磁流变阻尼器的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文通过向传统的磁流变液中添加纳米磁性颗粒研制出了一种性能更好的新型微纳米磁流变液,对其产生可控阻尼效应的机理进行了研究,并通过初步实验,验证了微纳米磁流变液在外加磁场作用下的可控阻尼性能和饱和磁场强度;基于假肢膝关节的实际应用标准和磁流变阻尼器的工作模式,对磁流变阻尼器进行了结构设计和磁路设计,研制了一种面向假肢膝关节的微纳米磁流变液阻尼器。基于设计的阻尼器结构和参数,提出了以微纳米磁流变液阻尼器的体积和功耗作为主要优化目标,利用多目标遗传算法得到了多目标优化后的阻尼器的各部分参数最优解解集,再以阻尼可调系数作为次要优化目标,对解集进行二次优化得到最优解;根据优化后的微纳米磁流变液阻尼器的尺寸参数建立模型,采用ANSYS对不同电流下的阻尼器工作间隙内部磁场进行仿真研究,并验证了阻尼器内部的磁感应线分布的合理性,得到了工作间隙中磁感应强度与电流的变化关系;搭建了微纳米磁流变液阻尼器性能测试平台,对阻尼器在不同电流和不同温度下的阻尼力进行了实验测试和数据分析,得到了阻尼力随电流和温度变化的关系曲线,实验结果表明研制的微纳米阻尼器输出阻尼符合设计要求,并为后续的控制识别提高步态质量奠定了研究基础。
曹武警[9]（2019）在《步态自适应仿生膝关节假肢系统建模及智能控制方法研究》文中研究指明安装假肢是当前下肢截肢患者恢复行走能力的唯一手段。对于膝上截肢患者来说,膝关节是其所穿戴下肢假肢系统最重要的关节组件。传统膝关节假肢作为纯机械系统,缺少类人行为的感知与交互控制系统,不能自动适应步速、步态时相和运动模式等步态的变化,造成穿戴者运动能力的降低、畸形步态以及能量消耗的增加。随着现代假肢学的进步,融合机械仿生、多源传感和主动控制的智能膝关节假肢,已经成为膝上截肢者提高行走能力、实现生理步态的重要手段。智能膝关节假肢研究的关键在于如何通过仿生系统建模和合适的智能控制方法,实现步态（相位、步速、运动模式）自适应。因此,本文拟进行步态自适应仿生膝关节假肢系统建模及智能控制方法研究,重点研究液压阻尼智能膝关节假肢系统建模,并基于运动学、力学信息建立适应不同人体、变化步速与运动模式的智能交互控制机理与方法。具体研究内容如下:（1）智能仿生膝关节结构及人机耦合动力学建模。通过阻尼型和动力型智能膝关节假肢工作特性与正常人膝关节工作机理对比研究,确定了阻尼仿生方式。进而对膝关节假肢结构特性和智能膝关节假肢不同类型阻尼特性进行研究,提出了基于液压阻尼的智能仿生膝关节假肢机械结构设计方法,重点研究了用于智能膝关节假肢阻尼力矩控制的电控液压阻尼缸结构。分别设计了单电机直推板式、单电机蝶形阀片式、单电机正交式、双电机扇形口式、双电机针阀式电控流量调节阻尼缸结构,研究分析不同电控液压阻尼缸结构特性,基于双电机针阀式电控流量调节阻尼缸进行了三维物理本体建模。通过下肢假肢系统摆动相人机耦合动力学建模和仿真分析,阐述了液压膝关节假肢阻尼力矩调节机理。（2）典型运动模式下智能膝关节步态变换机制与控制研究。通过传感信息来源分析和踝关节特殊腿管结构设计,构建了基于角度传感器、压力传感器、加速度计的硬件传感系统。通过正常人及假肢穿戴者行走步态相位研究,确定了智能膝关节假肢步态相位控制区间和目标,提出了基于运动学、力学信息的步态相位识别算法。通过不同运动模式下的下肢假肢穿戴者步态相位分析,提出了智能膝关节假肢在平地、上/下坡、上/下楼梯五种典型运动模式下的步态相位识别及液压阻尼控制方案。此外,又通过采集健康人髋膝关节角度数据,对下肢行走运动模式识别进行了仿真研究。通过基于BP、基于动量梯度的BP和基于改进的L-M反传算法的神经网络模型运动模式分类仿真分析,探究了基于下肢关节角度的运动模式识别神经网络算法的可行性。对比分析训练的学习率和误差率,发现L-M神经网络训练效果最佳,为以后智能膝关节假肢运动模式识别研究提供了参考。（3）膝关节假肢速度自适应智能控制算法研究。首先对基于足底压力和单侧脚掌着地时间的速度识别方案进行了对比分析,确定了基于单侧脚掌着地时间的行走速度识别方法。通过对健康人生理步态研究,提出了基于摆动相最大屈曲角度和摆动相关节角度复现的差异化控制目标的速度自适应控制算法。当膝关节假肢速度自适应控制目标为摆动相最大屈曲角度时,确定了其目标区间为6070°,并建立了基于摆动相最大屈曲角度的模糊逻辑速度自适应控制算法。当控制目标为膝关节摆动相角度复现时,提出了基于NARX神经网络和微粒群优化的阀门开度预测控制算法,并对预测控制进行了摆动期仿真分析,证明了其良好的跟随效果。对比分析两种控制目标算法,确定了基于摆动相最大屈曲角度的模糊逻辑速度自适应算法作为实验样机控制算法。（4）智能膝关节性能测试实验研究。通过智能膝关节假肢性能评估研究现状总结,分析了智能膝关节假肢性能评估研究常用的时空参数、角度、力参数和生理参数。试制了液压阻尼型智能膝关节假肢实验样机,搭建了功能模拟与测试平台。首先进行了平台验证测试,证明其能较好地模拟人体下肢运动。然后基于该平台进行了智能膝关节假肢摆动相最大屈曲角度控制和对称性研究,揭示了不同速度下智能膝关节假肢实现生理步态阻尼调整的规律。最后进行了膝上截肢患者膝关节假肢穿戴测试对比研究,不同速度下的实验测试表明所提出的速度自适应智能控制算法可通过阀门开度的调节有效达到控制目标,并在偏爱行走速度、摆动相最大屈曲角度控制方面,相比传统膝关节假肢均具有更好的效果。本研究为步态自适应智能仿生膝关节假肢研究奠定了理论基础,实现了高性能智能膝关节假肢设计方法的创新,并有效推动智能下肢假肢技术的进步。
梁赟[10]（2019）在《主被动混合驱动的假肢膝关节设计及动力学仿真分析》文中指出战争、疾病和交通事故以及自然灾害导致越来越多的人不得不进行肢体切除,尤其是切除膝关节,对患者日常行走造成了巨大的影响,合适的假肢能够帮助截肢者恢复正常行走功能,回归正常生活和工作之中。随着科学技术的进步和经济水平的提高,截肢者对假肢提出了新的要求,目前市场上的假肢产品已经不能满足人们的需求。本文根据以上情况设计了一款主被动混合驱动的假肢膝关节,用以帮助膝上截肢患者重新获得正常的行走能力。本文采用PhaseSpace三维运动捕捉系统采集健康人在平地前进、后退和上、下楼梯过程中的运动信息,通过数据处理获得下肢髋、膝、踝关节角度,分析人体不同行走模式下各关节的协调运动情况和步态的实现过程,从理论上指导假肢膝关节的设计。设计了一款主被动混合驱动的假肢膝关节,由直流电机提供驱动力矩,由液压阻尼系统提供阻力矩。确定了假肢结构内各主要杆件的尺寸。建立了人体下肢的运动学和动力学模型,求解膝关节力矩和功率,选取了直流电机的型号。阻尼力由流体从液压缸流经流道和节流阀产生的压力损失获得,设计了液压缸的各部分尺寸,根据对膝关节的最大阻力矩要求确定了流道直径。设计了一种旋转式结构的节流阀,研究了此节流阀过流面积的变化规律。利用仿真软件求解了液压阻尼系统节流阀全开状态下的输出阻尼力,表明所设计系统满足最大阻尼力要求。最后建立了液压阻尼系统输出阻尼力和运动速度与节流阀过流面积之间的数学模型。利用Solidworks建立了假肢穿戴者三维模型,并在ADAMS中完成了虚拟样机的建立,通过运动学仿真模拟人体在平地前进、后退和上、下楼梯的运动过程,求解理想步态下假肢膝关节在支撑期和摆动期的所需力矩。直流电机可提供符合要求的理想驱动力矩,液压阻尼系统在节流阀全开状态下依然输出阻尼力,即阻尼力矩不能无限小,与理想阻尼力矩并不吻合。将假肢膝关节实际获得的力矩曲线输入到穿戴者虚拟样机模型中,其余髋、踝等关节以理想运动曲线驱动,对比实际假肢膝关节角度和正常人行走过程膝关节角度的区别,验证所设计假肢的合理性。
二、智能假肢(Intelligent knee joint)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能假肢(Intelligent knee joint)（论文提纲范文）
（1）磁流变假肢的设计及轨迹跟踪控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 MRD结构设计研究发展现状 |
| 1.3 MRP结构设计研究发展现状 |
| 1.4 MRP控制方法研究进展现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 MRP的结构设计 |
| 2.1 参考步态 |
| 2.2 结构原理 |
| 2.3 运动学和动力学建模 |
| 2.4 数值仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 MRD的结构设计与仿真 |
| 3.1 MRD的结构设计 |
| 3.1.1 工作原理 |
| 3.1.2 结构设计 |
| 3.1.3 磁路分析 |
| 3.1.4 基于结构参数的力学模型 |
| 3.2 MRD仿真分析 |
| 3.2.1 电磁场仿真 |
| 3.2.2 动力性能仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 MRD动力性能实验及参数辨识 |
| 4.1 MRD动力性能实验分析 |
| 4.1.1 动力性能实验 |
| 4.1.2 实验分析 |
| 4.2 基于参数辨识的MRD力学模型 |
| 4.2.1 基于可调Sigmoid模型的正向力学模型 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的逆向力学模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 MRP的轨迹跟踪控制 |
| 5.1 基于固定阻尼系数下的膝关节轨迹跟踪 |
| 5.2 基于CT+PD控制的膝关节轨迹跟踪 |
| 5.3 基于SOSMC的膝关节轨迹跟踪 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 MRP实验测试分析 |
| 6.0 MRP样机 |
| 6.1 MRP测试系统 |
| 6.2 实验测试分析 |
| 6.2.1 基于固定阻尼系数的膝关节轨迹跟踪 |
| 6.2.2 基于CT+PD控制的膝关节轨迹跟踪 |
| 6.2.3 基于SOSMC的膝关节轨迹跟踪 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）基于融合特征及分层策略的下肢假肢运动意图识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数据集 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 |
| 2 基于几何与物理特征融合的运动意图识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于融合特征的意图识别方法 |
| 2.2.1 膝关节角的定义与计算 |
| 2.2.2 特征向量 |
| 2.3 实验结果及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于分层策略的运动意图识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于分层策略的运动意图识别 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 分类模型的建立 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 工作总结与展望 |
| 4.1 工作总结 |
| 4.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文和参与的科研项目 |
| 致谢 |
（3）主被动假肢膝关节阻尼控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 下肢假肢膝关节的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 变阻尼假肢膝关节国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究的内容及结构 |
| 第2章 人体下肢数据采集及力学分析 |
| 2.1 人体膝关节结构模型分析 |
| 2.1.1 人体平面定义 |
| 2.1.2 步态划分 |
| 2.1.3 人体下肢数据采集与步态分析 |
| 2.2 下肢假肢运动学与动力学建模 |
| 2.2.1 下肢假肢运动学分析 |
| 2.2.2 下肢假肢动力学分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 假肢膝关节液压系统及结构设计 |
| 3.1 假肢膝关节液压系统 |
| 3.1.1 假肢膝关节液压系统设计 |
| 3.2 假肢膝关节的结构设计 |
| 3.2.1 双叶片摆动液压缸的参数设计 |
| 3.2.2 液压锁的参数设计 |
| 3.2.3 液压元件的选型 |
| 3.2.4 假肢集成阀块的设计 |
| 3.2.5 主被动假肢膝关节的三维模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 膝关节假肢数学模型及稳定性分析 |
| 4.1 被动模式下液压系统的建模分析 |
| 4.2 高速开关阀的数学模型 |
| 4.2.1 高速开关阀结构特性和主要的性能参数 |
| 4.2.2 高速开关阀的控制原理 |
| 4.2.3 高速开关阀的特性分析 |
| 4.2.4 高速开关阀的数学模型 |
| 4.3 阀控缸模型的建立 |
| 4.4 被动模式下假肢模型的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 被动模式下假肢膝关节控制策略的研究 |
| 5.1 模糊PID控制原理 |
| 5.1.1 搭建模糊PID控制系统 |
| 5.1.2 模糊PID控制算法的实现 |
| 5.2 粒子群优化算法 |
| 5.2.1 粒子群优化算法的原理 |
| 5.2.2 粒子群优化算法步骤及流程图 |
| 5.2.3 粒子群优化算法对PID控制器参数的优化 |
| 5.2.4 搭建粒子群算法控制系统 |
| 5.3 下肢假肢膝关节阻尼控制系统的仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 假肢膝关节实验研究 |
| 6.1 假肢膝关节阻尼力的测试实验 |
| 6.1.1 阻尼力测试实验的设计 |
| 6.1.2 下肢假肢膝关节的装配 |
| 6.1.3 压力传感器 |
| 6.1.4 伺服电机 |
| 6.1.5 PWM发生器 |
| 6.1.6 数据采集卡 |
| 6.2 阻尼测试实验 |
| 6.2.1 试验台的搭建 |
| 6.2.2 实验结果分析 |
| 6.3 水平行走实验数据测试及结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）面向下肢假肢的运动意图识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能下肢假肢的发展 |
| 1.2.2 智能假肢的控制 |
| 1.2.3 下肢运动意图识别 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第二章 多源信息采集控制系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多源信息采集控制系统的搭建 |
| 2.2.1 Kaanh控制器 |
| 2.2.2 传感器的选择 |
| 2.2.3 采集设备选型 |
| 2.2.4 数据采集背包 |
| 2.2.5 伺服驱动器和电机选型 |
| 2.3 系统通讯和程序设计 |
| 2.3.1 Ether CAT |
| 2.3.2 伺服电机CANopen通讯协议 |
| 2.3.3 半双工自由串口通讯 |
| 2.3.4 设备信息加载 |
| 2.3.5 指令和参数设置 |
| 2.3.6 上位机 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 下肢运动信息的采集及数据处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验场地的搭建及传感器安装 |
| 3.2.1 实验地形的搭建 |
| 3.2.2 传感器的安装 |
| 3.3 多地形下肢运动数据采集实验 |
| 3.4 数据处理 |
| 3.4.1 步态事件的识别及步态阶段的划分 |
| 3.4.2 运动模式的标定 |
| 3.4.3 数据预处理 |
| 3.4.4 特征选择与提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多源信息的下肢运动意图识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多模态传感信息融合策略 |
| 4.3 模式分类算法 |
| 4.3.1 线性判别分析和二次判别分析 |
| 4.3.2 支持向量机 |
| 4.3.3 决策树 |
| 4.3.4 集成学习模型 |
| 4.4 离线的下肢运动模式分类 |
| 4.4.1 站立模式和运动模式的分类 |
| 4.4.2 五种运动模式分类 |
| 4.4.3 基于Stacking的多分类器融合 |
| 4.5 模拟在线实时分析 |
| 4.5.1 分类器性能评估指标 |
| 4.5.2 类别不均衡问题 |
| 4.5.3 模拟在线识别结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 下肢连续关节角度的生成与预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 下肢CPG控制器 |
| 5.2.1 中枢模式发生器 |
| 5.2.2 分层控制策略 |
| 5.2.3 CPG模型的建立 |
| 5.2.4 行走频率估计器 |
| 5.3 CPG控制器的评估 |
| 5.3.1 CPG控制器用于运动模式切换 |
| 5.3.2 频率估计器估计运动速度 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
（5）智能下肢假肢运动意图的感测与识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 下肢假肢研究的背景和意义 |
| 1.1.1 社会背景和意义 |
| 1.1.2 学术背景和意义 |
| 1.2 下肢假肢及其关键技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 下肢假肢关节及系统方面 |
| 1.2.2 下肢行走意图的识别方面 |
| 1.2.3 智能下肢假肢的仿生控制策略方面 |
| 1.3 本文的研究目的与研究内容 |
| 1.3.1 与本文研究相关项目 |
| 1.3.2 本文的研究目的和内容 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 智能假肢中的人体运动意图识别 |
| 2.1 人体运动意图识别 |
| 2.2 运动意图识别的信息源及传感器 |
| 2.3 人体运动意图识别系统结构 |
| 2.4 基于多模混合信号融合的下肢运动意图识别系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于肌肉形变信号的肢体动作识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 纳米金柔性肌肉形变传感器 |
| 3.3 单体双单元肌肉形变传感器采集系统 |
| 3.3.1 单体双单元肌肉形变传感器 |
| 3.3.2 采集系统结构和工作原理 |
| 3.4 肌肉形变信号用于肢体动作识别——初步验证实验 |
| 3.5 肌肉形变信号用于肢体动作识别——肌肉形变信号的进一步研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于肌电/肌肉形变复合信号的肢体动作识别 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于柔性传感器的肌电和肌肉形变混合信号采集系统 |
| 4.2.1 肌电信号 |
| 4.2.2 sEMG信号传感器——纳米金柔性可拉伸电极 |
| 4.2.3 频分复用——实现同一传感器上采集两种信号 |
| 4.2.4 肌电/肌肉形变复合信号采集系统设计与实现 |
| 4.2.5 表面肌电信号采集电路 |
| 4.2.6 肌肉形变信号采集电路 |
| 4.2.7 右腿驱动电路 |
| 4.2.8 主控电路 |
| 4.3 肌电/肌肉形变复合信号采集系统性能验证 |
| 4.4 基于肌电/肌肉形变复合信号的肢体动作识别——健康受试者 |
| 4.5 基于肌电/肌肉形变复合信号的肢体动作识别——前臂截肢患者 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于多模信号的步态周期检测与地形识别方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 步态周期检测 |
| 5.1.2 地形识别 |
| 5.2 多模信号采集系统 |
| 5.2.1 数据整合模块 |
| 5.2.2 IMU模块 |
| 5.2.3 远距离激光雷达模块 |
| 5.2.4 近距离激光雷达模块 |
| 5.2.5 足底压力模块 |
| 5.2.6 系统总成 |
| 5.3 地形识别 |
| 5.3.1 基于激光雷达和IMU的地形重建与识别方法 |
| 5.4 步态识别 |
| 5.4.1 基于柔性矩阵足底压力传感器的步态周期识别方法 |
| 5.4.2 基于阵列式足底压力传感器的地面反作用力的估计方法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于分布式采集和计算的肢体动作识别方法 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 分布式肌电与惯性信号采集系统 |
| 6.3 基于分布式运算的运动意图识别方法 |
| 6.3.1 基于分布式采集和运算的人体运动意图识别的几种结构 |
| 6.3.2 本研究的分布式信号采集与识别系统的方案 |
| 6.4 分布式信号采集与运算系统测试 |
| 6.4.1 功耗 |
| 6.4.2 带宽占用 |
| 6.4.3 对下肢动作的识别效果 |
| 6.4.4 本章小结 |
| 第7章 智能下肢假肢系统验证平台 |
| 7.1 智能假肢控制系统一般结构 |
| 7.2 基于多模信号的智能下肢假系统验证平台 |
| 7.2.1 假肢本体 |
| 7.2.2 智能仿生控制模块 |
| 7.3 平台实验验证 |
| 7.3.1 五种行走地形识别 |
| 7.3.2 膝关节控制性能验证 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 本文主要工作 |
| 8.2 本文主要贡献 |
| 8.3 本研究中存在的不足 |
| 8.4 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）主动下肢假肢膝关节全液压驱动系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 下肢假肢膝关节分类 |
| 1.3.1 被动下肢假肢膝关节 |
| 1.3.2 主动下肢假肢膝关节 |
| 1.4 下肢假肢膝关节国内外发展历程及研究现状 |
| 1.4.1 国外发展历程及研究现状 |
| 1.4.2 国内发展历程及研究现状 |
| 1.5 直驱式液压伺服系统的国内外发展现状 |
| 1.6 论文研究内容及结构 |
| 第2章 人体下肢生物力学分析 |
| 2.1 下肢假肢膝关节结构模型分析 |
| 2.1.1 人体平面定义 |
| 2.1.2 膝关节结构简化 |
| 2.2 人体行走步态分析 |
| 2.3 下肢假肢运动学与动力学建模 |
| 2.3.1 运动学分析 |
| 2.3.2 动力学分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 下肢假肢膝关节直驱式液压系统及结构设计 |
| 3.1 下肢假肢膝关节整体设计 |
| 3.2 下肢假肢膝关节直驱式液压系统 |
| 3.2.1 下肢假肢膝关节直驱式液压系统原理 |
| 3.2.2 下肢假肢膝关节直驱式液压系统设计 |
| 3.3 下肢假肢膝关节参数分析 |
| 3.3.1 摆动缸参数计算 |
| 3.3.2 液压元件选取 |
| 3.3.3 集成式阀体设计 |
| 3.4 下肢假肢膝关节整体三维模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 膝关节直驱式液压系统数学模型及稳定性分析 |
| 4.1 液压系统建模过程分析 |
| 4.2 直流电机的数学模型 |
| 4.2.1 直流无刷电机的组成 |
| 4.2.2 无刷直流电机的工作原理 |
| 4.2.3 直流无刷电机的矢量控制与坐标变换 |
| 4.2.4 直流无刷电机的数学模型 |
| 4.2.5 直流无刷电机传递函数模型 |
| 4.3 直驱式泵控缸系统模型 |
| 4.4 直驱式液压驱动系统的模型及稳定性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 下肢假肢膝关节控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 常规PID |
| 5.3 模糊控制概述 |
| 5.4 模糊PID的设计 |
| 5.4.1 模糊PID控制原理 |
| 5.4.2 直驱式模糊PID角度控制系统 |
| 5.4.3 输入输出量的模糊化 |
| 5.4.4 模糊控制规则的建立 |
| 5.4.5 模糊控制的清晰化 |
| 5.4.6 模糊控制的参数自调整 |
| 5.4.7 模糊PID控制算法的实现 |
| 5.5 膝关节直驱式液压驱动系统的仿真分析 |
| 5.5.1 建立膝关节直驱式液压驱动系统的仿真模块 |
| 5.5.2 膝关节直驱式液压驱动系统的仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 下肢假肢膝关节实验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 下肢假肢膝关节实验装置 |
| 1. 下肢假肢膝关节硬件装配 |
| 2. 角度传感器 |
| 3. 信息采集卡 |
| 4. 下肢假肢膝关节控制系统 |
| 5. Labview编写控制系统 |
| 6.3 下肢假肢膝关节驱动系统的实验及结果分析 |
| 6.3.1 阶跃信号响应实验 |
| 6.3.2 正弦信号响应实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于变刚度驱动的智能仿生腿关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外智能仿生腿研究概况 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 智能仿生腿关键技术研究现状 |
| 1.3.1 关节驱动技术研究 |
| 1.3.2 仿生腿控制技术研究 |
| 1.4 研究存在的问题及挑战 |
| 1.5 本文主要研究内容及论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 可变刚度的弹性驱动仿生腿设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 弹性驱动仿生腿机构设计 |
| 2.2.1 膝关节运动机理 |
| 2.2.2 可变刚度弹性驱动器选型 |
| 2.2.3 可变刚度的动力型膝关节结构设计 |
| 2.3 变刚度串联弹性驱动器理论计算与分析 |
| 2.3.1 变刚度串联弹性驱动器理论计算 |
| 2.3.2 变刚度串联弹性驱动器特性分析 |
| 2.4 弹性驱动仿生腿虚拟样机建模与特性分析 |
| 2.4.1 弹性驱动仿生腿的运动特性与力学特性分析 |
| 2.4.3 弹性驱动仿生腿的能耗特性分析 |
| 2.5 仿生腿步态感知与控制平台设计 |
| 2.5.1 原型机与实验平台设计 |
| 2.5.2 系统硬件架构 |
| 2.5.3 系统软件架构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于表面肌电信号的步态相位识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 下肢步态特征与表面肌电信号采集 |
| 3.2.1 下肢步态特征与肌群分析 |
| 3.2.2 表面肌电信号采集 |
| 3.3 表面肌电信号的预处理 |
| 3.3.1 预处理方法 |
| 3.3.2 去噪结果分析 |
| 3.4 表面肌电信号的特征提取与特征选择 |
| 3.4.1 时域特征与频域特征 |
| 3.4.2 特征评估与特征选择 |
| 3.5 基于STACKING算法的步态相位识别 |
| 3.5.1 集成学习方法概述 |
| 3.5.2 Stacking算法建模 |
| 3.5.3 实验与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多源信息融合的运动意图识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多源运动学信息采集 |
| 4.2.1 足底压力信息采集 |
| 4.2.2 速度/加速度信息采集 |
| 4.2.3 信息采集实验 |
| 4.3 传感器信号的预处理 |
| 4.3.1 物理传感器信号去噪 |
| 4.3.2 归一化 |
| 4.3.3 滑动窗设计 |
| 4.4 特征提取与特征融合 |
| 4.4.1 多特征融合的特征提取 |
| 4.4.2 特征降维融合 |
| 4.5 步态运动意图识别策略 |
| 4.5.1 稳定步态识别 |
| 4.5.2 过渡状态识别 |
| 4.5.3 决策融合方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于步态轨迹跟踪的仿生腿自适应控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 仿生腿动力学建模 |
| 5.2.1 人机混合动力学模型 |
| 5.2.2 VSA膝关节动力学模型 |
| 5.3 基于TDE的自适应轨迹跟踪控制 |
| 5.3.1 自适应控制器设计 |
| 5.3.2 单腿摆动仿真与分析 |
| 5.3.3 人机混合模型仿真与结果分析 |
| 5.3.4 Echo控制实验设计与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作小结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）面向假肢膝关节的微纳米磁流变液阻尼器及其性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 智能假肢膝关节的研究现状 |
| 1.2.1 假肢膝关节国外研究现状 |
| 1.2.2 假肢膝关节国内研究现状 |
| 1.3 磁流变阻尼器的研究现状 |
| 1.3.1 磁流变液介绍 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 国内研究现状 |
| 1.4 磁流变阻尼假肢膝关节的研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 微纳米磁流变液阻尼器的设计与理论研究 |
| 2.1 微纳米磁流变液 |
| 2.1.1 磁流变液的基本组成和工作原理 |
| 2.1.2 微纳米磁流变液的研制与法向力特性研究 |
| 2.1.3 微纳米磁流变液的可控阻尼效应及饱和磁感应强度 |
| 2.2 阻尼器的设计理论 |
| 2.2.1 阻尼器结构设计 |
| 2.2.2 阻尼器参数设计理论 |
| 2.2.3 阻尼器磁路设计理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 微纳米磁流变液阻尼器的多目标结构参数优化设计 |
| 3.1 优化理论 |
| 3.1.1 优化设计概述 |
| 3.1.2 Matlab优化工具箱简介 |
| 3.2 影响阻尼器性能的参数分析 |
| 3.2.1 微纳米磁流变液阻尼器的功率 |
| 3.2.2 微纳米磁流变液阻尼器的体积 |
| 3.2.3 微纳米磁流变液阻尼器的阻尼可调系数 |
| 3.3 微纳米磁流变液阻尼器的参数优化 |
| 3.3.1 优化目标与限制条件 |
| 3.3.2 优化流程 |
| 3.4 优化结果分析 |
| 3.4.1 响应面分析 |
| 3.4.2 Pareto解集 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微纳米磁流变液阻尼器的磁路设计与有限元分析 |
| 4.1 创建物理环境 |
| 4.1.1 磁场及材料的定义 |
| 4.1.2 微纳米磁流变液阻尼器模型的建立与网格的划分 |
| 4.1.3 施加边界条件和电流载荷 |
| 4.2 磁场仿真结果与讨论 |
| 4.2.1 不同电流下的仿真结果与分析 |
| 4.2.2 优化前后的仿真结果对比与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 微纳米磁流变液阻尼器的性能分析与实验研究 |
| 5.1 性能测试的原理与各模块选型 |
| 5.1.1 性能测试的原理 |
| 5.1.2 温度传感器的选型与标定 |
| 5.1.3 温控仪的选型 |
| 5.1.4 测力传感器的选型与标定 |
| 5.1.5 应变放大器的选型 |
| 5.1.6 数据采集卡的选型 |
| 5.1.7 伺服电机的选型 |
| 5.2 测试系统 |
| 5.2.1 测试平台的搭建 |
| 5.2.2 程序的编写调试 |
| 5.2.3 测试步骤 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 |
| 作者在攻读硕士学位期间所获得的奖励 |
（9）步态自适应仿生膝关节假肢系统建模及智能控制方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 智能膝关节假肢研究现状 |
| 1.2.1 智能膝关节假肢结构设计研究现状 |
| 1.2.2 膝关节假肢的智能感知及控制方法研究现状 |
| 1.3 智能膝关节假肢研究的关键难题 |
| 1.4 课题来源和主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 课题主要研究内容 |
| 1.5 课题研究的创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 智能仿生膝关节结构及其人机耦合建模 |
| 2.1 假肢学术语 |
| 2.1.1 下肢关节运动空间参数划分 |
| 2.1.2 下肢截肢的分类及大腿假肢构成 |
| 2.2 智能假肢膝关节结构设计要求 |
| 2.2.1 不同类型传统膝关节功能特性分析 |
| 2.2.2 智能膝关节不同类型阻尼特性分析 |
| 2.2.3 智能膝关节机械结构整体设计方案 |
| 2.3 智能膝关节电控液压阻尼缸结构建模 |
| 2.3.1 单电机直推板式电控流量调节阻尼缸 |
| 2.3.2 单电机蝶形阀片式电控流量调节阻尼缸 |
| 2.3.3 单电机正交式电控流量调节阻尼缸 |
| 2.3.4 双电机扇形口式电控流量调节阻尼缸 |
| 2.3.5 双电机针阀式电控流量调节阻尼缸 |
| 2.3.6 智能膝关节假肢电控液压阻尼缸结构确定 |
| 2.4 智能膝关节假肢耦合建模 |
| 2.4.1 下肢假肢系统动力学建模研究分析 |
| 2.4.2 下肢假肢系统摆动相动力学建模 |
| 2.4.3 液压阻尼器计算模型 |
| 2.4.4 摆动相阻尼力矩模拟仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 典型运动模式下智能膝关节步态变换机制 |
| 3.1 智能膝关节传感系统硬件 |
| 3.2 智能膝关节平地行走步态相位识别研究 |
| 3.2.1 正常人平地行走步态周期划分 |
| 3.2.2 智能膝关节穿戴者平地行走步态相位目标分析 |
| 3.2.3 智能膝关节平地行走步态相位识别及控制区间划分 |
| 3.2.4 智能膝关节步态相位识别特殊腿管设计 |
| 3.2.5 智能膝关节平地行走步态相位识别算法 |
| 3.2.6 智能膝关节平地行走阻尼调节方式 |
| 3.3 智能膝关节上/下楼梯步态相位识别及阻尼控制研究 |
| 3.3.1 上楼梯方式分析 |
| 3.3.2 上楼梯相位识别及阻尼控制方式 |
| 3.3.3 下楼梯方式分析 |
| 3.3.4 下楼梯阻尼控制方式 |
| 3.4 智能膝关节上/下坡步态相位识别及阻尼控制研究 |
| 3.4.1 上坡行走步态 |
| 3.4.2 上坡行走步态相位转换及阻尼控制方式 |
| 3.4.3 下坡行走步态 |
| 3.4.4 下坡行走步态相位转换及阻尼控制方式 |
| 3.5 基于下肢关节角度的运动模式识别神经网络算法可行性研究 |
| 3.5.1 下肢关节角度信息采集和特征提取 |
| 3.5.2 BP神经网络及其优化分类算法 |
| 3.5.3 基于随机梯度下降的BP神经网络的模型仿真 |
| 3.5.4 基于动量梯度的BP神经网络模型仿真 |
| 3.5.5 基于改进的L-M反传算法的神经网络模型仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 膝关节假肢速度自适应智能控制算法研究 |
| 4.1 基于摆动相最大屈曲角度的模糊逻辑速度自适应控制算法研究 |
| 4.1.1 健康人摆动相最大屈曲角度测试实验 |
| 4.1.2 行走速度识别方法确定 |
| 4.1.3 行走速度调节控制方案 |
| 4.1.4 基于模糊逻辑建立步速知识库 |
| 4.2 基于神经网络模型预测控制的步速自适应调节算法 |
| 4.2.1 预测控制基本原理 |
| 4.2.2 基于神经网络预测控制的膝关节摆动相控制算法结构 |
| 4.2.3 NARX神经网络结构与原理 |
| 4.2.4 NARX神经网络模型预测膝关节角度过程 |
| 4.2.5 微粒群优化算法的结构与原理 |
| 4.2.6 智能膝关节摆动期预测控制仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 智能膝关节性能测试实验研究 |
| 5.1 智能膝关节液压阻尼实验样机试制 |
| 5.2 智能膝关节性能评估研究现状 |
| 5.3 智能膝关节性能评估研究参数分析 |
| 5.4 智能膝关节平地行走模拟测试研究 |
| 5.4.1 智能膝关节功能模拟与测试平台搭建 |
| 5.4.2 智能膝关节功能模拟与测试平台验证测试 |
| 5.4.3 智能膝关节摆动相最大屈曲角度速度自适应实验研究 |
| 5.4.4 智能膝关节假肢步态对称性实验研究 |
| 5.5 智能膝关节穿戴测试实验研究 |
| 5.5.1 实验方法 |
| 5.5.2 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 |
| 致谢 |
（10）主被动混合驱动的假肢膝关节设计及动力学仿真分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外文献综述简析 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 人体下肢运动信息采集和步态分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 下肢关节运动术语 |
| 2.3 下肢运动信息采集实验 |
| 2.3.1 PhaseSpace三维运动捕捉系统 |
| 2.3.2 信息采集实验步骤 |
| 2.4 实验数据处理和步态分析 |
| 2.4.1 实验数据处理 |
| 2.4.2 人体下肢运动步态分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 假肢膝关节方案构型和参数设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 假肢膝关节总体构型 |
| 3.3 假肢总体尺寸设计 |
| 3.4 人体下肢运动学模型建立 |
| 3.4.1 摆动期运动学模型 |
| 3.4.2 支撑期运动学模型 |
| 3.5 人体下肢动力学模型建立 |
| 3.5.1 摆动期动力学模型 |
| 3.5.2 支撑期动力学模型 |
| 3.6 动力学模型求解及驱动电机选取 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 液压阻尼系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 液压阻尼系统承载计算 |
| 4.3 液压阻尼系统结构设计 |
| 4.3.1 液压缸设计 |
| 4.3.2 液压流道设计 |
| 4.3.3 节流阀设计 |
| 4.4 液压阻尼系统最大阻尼力验证 |
| 4.5 液压阻尼系统数学模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 假肢膝关节穿戴者动力学仿真分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 假肢穿戴者虚拟样机仿真流程 |
| 5.3 假肢穿戴者虚拟样机模型建立 |
| 5.4 平地前进仿真及结果分析 |
| 5.4.1 假肢膝关节力矩求解 |
| 5.4.2 动力学仿真及结果分析 |
| 5.5 其他运动模式仿真及结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、智能假肢(Intelligent knee joint)（论文参考文献）
- [1]磁流变假肢的设计及轨迹跟踪控制研究[D]. 易锋. 华东交通大学, 2021(01)
- [2]基于融合特征及分层策略的下肢假肢运动意图识别[D]. 夏安琦. 安庆师范大学, 2021
- [3]主被动假肢膝关节阻尼控制[D]. 陈秋. 吉林大学, 2021(01)
- [4]面向下肢假肢的运动意图识别研究[D]. 成旭. 上海交通大学, 2020(01)
- [5]智能下肢假肢运动意图的感测与识别关键技术研究[D]. 黄品高. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2020(07)
- [6]主动下肢假肢膝关节全液压驱动系统研究[D]. 张艳慧. 吉林大学, 2020(08)
- [7]基于变刚度驱动的智能仿生腿关键技术研究[D]. 彭芳. 华南理工大学, 2020(01)
- [8]面向假肢膝关节的微纳米磁流变液阻尼器及其性能研究[D]. 孙璐婵. 上海应用技术大学, 2020
- [9]步态自适应仿生膝关节假肢系统建模及智能控制方法研究[D]. 曹武警. 上海理工大学, 2019
- [10]主被动混合驱动的假肢膝关节设计及动力学仿真分析[D]. 梁赟. 哈尔滨工业大学, 2019(02)