基于无模型动态矩阵的下肢假肢运动控制方法研究

【摘要】：随着传感器、智能控制与康复工程等技术的不断发展,动力型膝上假肢的发展已趋向于智能化。动力型膝上假肢不同于传统型下肢假肢,其不仅能够很好地跟随健肢侧的运动,而且能够在上、下楼梯,上、下斜坡等运动中为假肢佩戴者提供动力支持。动力型膝上假肢的研究与设计具有重要的理论意义和应用价值。本课题主要以动力型膝上假肢的信息采集、处理与运动控制三个方面展开。实现了假肢运动的实时检测、控制以及假肢与健肢的协调控制,提高了假肢产品的实用性与智能性。首先,动力型假肢运动判定程序和假肢执行器的延迟会带来假肢的运动延误,从而导致双腿的运动不协调。为了克服这个缺点,本文提出采集人体运动支撑期时的髋关节角度、加速度和足底压力信号,与模版数据相关性对比分析,再将相关性系数D-S证据融合预判断路况。在驱动执行器之前就制定出运动控制方案,及时驱动假肢膝关节运动并实时调整假肢步态,以达到最佳的协调控制效果。其次,由于人体运动是个复杂的协通工作,不同路况下髋膝关节的动作建模也是十分困难。因此,本文通过分析大量健康人下肢运动信息得出五种典型路况中髋关节和膝关节的运动特点,制定假肢膝关节的运动控制策略,使假肢能够更加自然的跟随健肢的运动变化。最后,考虑到假肢膝关节执行器运动快、执行周期短、高重复性、高精度等控制要求,本文选取无模型动态矩阵对假肢膝关节进行控制。其只需利用人体运动时髋、膝关节角度变化,不仅彻底避免了控制系统无法建立动态模型的问题,还保留了动态矩阵控制算法原有的滚动优化和反馈校正等策略,增强了系统的鲁棒性,提高了控制的精确性。
【关键词】：假肢膝关节 传感器 D-S证据理论 运动模式预识别 无模型动态矩阵
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.4;TP202