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基于肌电反馈的下肢康复机器人控制策略研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题研究背景及意义第10-11页
   ·康复机器人控制技术的研究现状第11-16页
     ·康复机器人的主要控制方法及发展历程第11-14页
     ·康复机器人生物反馈控制研究现状第14-16页
   ·本文主要研究内容第16-18页
第2章 下肢康复机器人的运动学及人机动力学分析第18-35页
   ·引言第18页
   ·单自由度下肢康复机器人基本结构第18-19页
   ·下肢康复机器人运动学模型的建立第19-21页
     ·下肢康复机器人运动学正解第20-21页
     ·下肢康复机器人运动学反解第21页
   ·人机系统动力学分析第21-27页
     ·动力学建模方法第22-23页
     ·人机系统动力学建模第23-27页
   ·人机系统运动学及动力学验证第27-34页
     ·人机系统运动学模型的仿真验证第27-33页
     ·人机系统动力学模型的仿真验证第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 基于 sEMG 的运动意图识别及疲劳检测第35-43页
   ·引言第35页
   ·表面肌电信号产生的机理第35-36页
   ·表面肌电信号采集系统第36-37页
   ·下肢表面肌电信号的特征提取第37-42页
     ·下肢表面肌电信号的预处理第38-39页
     ·sEMG 的运动意图特征提取第39-41页
     ·sEMG 的肌肉疲劳特征提取第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 下肢康复机器人的肌电反馈控制策略第43-59页
   ·引言第43页
   ·下肢康复机器人控制策略的整体方案第43-44页
   ·基于肌电特征的期望轨迹修正器第44-50页
     ·基于下肢运动意图的速度辨识器第45-46页
     ·基于肌电信号的疲劳监测器第46-47页
     ·仿真实验第47-50页
   ·基于计算力矩法的轨迹跟踪控制第50-53页
     ·基于计算力矩法的控制器设计第50-51页
     ·仿真实验第51-53页
   ·基于回声状态网络学习的 PID 控制(ESN-PID)第53-58页
     ·基于 ESN-PID 的控制策略第53-54页
     ·ESN 网络结构及自学习算法第54-55页
     ·仿真实验第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第5章 实验研究第59-71页
   ·引言第59页
   ·下肢康复机器人实验系统搭建第59-62页
   ·实验过程及结果第62-70页
     ·肌电信号采集及分析第63-65页
     ·基于 sEMG 特征的康复机器人控制第65-66页
     ·实验结果第66-70页
   ·本章小结第70-71页
结论第71-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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