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多自由度智能假手控制系统的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
 1.1 假肢技术的发展现状第9-12页
  1.1.1 多自由度肌电假手的研究第9-10页
  1.1.2 神经电信号控制假手的研究第10页
  1.1.3 “再造指”技术控制假手的研究第10-11页
  1.1.4 脑电信号控制假手的研究第11页
  1.1.5 智能假手的研究第11-12页
 1.2 本论文的理论意义和实际意义第12-13页
 1.3 本论文主要研究内容第13-15页
2 误差反向传播算法概述第15-27页
 2.1 误差反向传播算法原理第15-21页
  2.1.1 学习的目的第16页
  2.1.2 反向传播算法的数学描述第16-20页
  2.1.3 训练的方式第20-21页
 2.2 算法存在的问题第21-22页
  2.2.1 网络学习速率第21页
  2.2.2 训练失败的可能性较大第21-22页
  2.2.3 网络结构的设计第22页
 2.3 算法的改进第22-27页
  2.3.1 加入动量项第22-23页
  2.3.2 训练方式的选择第23页
  2.3.3 样本的择取第23-24页
  2.3.4 激活函数的选择第24页
  2.3.5 期望响应的择取第24页
  2.3.6 输入样本规整化第24-25页
  2.3.7 网络参数的初始化第25-26页
  2.3.8 学习率的设定第26-27页
3 模式分类器设计第27-45页
 3.1 肌电信号特性分析第27-32页
  3.1.1 肌电信号产生机理第27-28页
  3.1.2 肌电信号的特性(由表面电极采集)第28-32页
 3.2 数据压缩第32-35页
  3.2.1 目的第32页
  3.2.2 算法的选择及其原理第32-33页
  3.2.3 算法的实现第33-35页
 3.3 分类器设计第35-45页
  3.3.1 算法的选择第36页
  3.3.2 原始肌电信号的选取第36-37页
  3.3.3 BP网络的输入第37页
  3.3.4 BP网络的详细设计第37-45页
4 握力自适应调节系统设计第45-54页
 4.1 传感器材料的选择第45-46页
 4.2 基于 PVDF的触觉、滑觉传感器原理第46-49页
  4.2.1 PVDF换能原理第46-48页
  4.2.2 基于 PVDF的触觉原理第48页
  4.2.3 基于 PVDF的滑觉原理第48-49页
 4.3 传感器的结构设计第49-50页
 4.4 握力自适应调节控制系统的设计第50-54页
  4.4.1 触觉、滑觉信号的特点第50-52页
  4.4.2 控制系统设计第52-54页
5 系统软件设计第54-64页
 5.1 编程语言的选择及其运行环境介绍第54页
 5.2 系统主要模块的功能及其实现第54-60页
  5.2.1 数据压缩模块第54-56页
  5.2.2 网络输入端原始信号预处理(适用于网络训练)第56页
  5.2.3 网络参数的初始化(适用于网络训练)第56-57页
  5.2.4 分类器的实现第57-60页
  5.2.5 握力自适应调节控制模块第60页
 5.3 假手系统控制方案第60-64页
6 脑电信号作为假手控制信息源的探索第64-74页
 6.1 脑电信号研究现状(假肢领域)第64-66页
  6.1.1 自发脑电信号法第64-65页
  6.1.2 诱发脑电信号法第65-66页
  6.1.3 植入电极法第66页
 6.2 脑电信号作为控制假肢的信息源可行性分析第66-70页
  6.2.1 自发脑电作为控制信息源的可行性分析第66-69页
  6.2.2 诱发脑电作为控制信息源的可行性分析第69-70页
 6.3 脑电控制模型第70页
 6.4 P300控制假肢模式的提出第70-74页
  6.4.1 事件相关电位 P300简介第71-72页
  6.4.2 控制模式的提出第72-74页
结论第74-76页
参考文献第76-79页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第79-80页
致谢第80-81页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第81页

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