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基于膝关节角度的助行功能性电刺激模糊控制研究
作 者: 张广举
导 师: 万柏坤
学 校: 天津大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 脊髓损伤 功能性电刺激 模糊控制 遗传算法 蚁群优化算法 遗传蚁群算法
分类号: R651.2
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 39次
引 用: 2次
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内容摘要
随着脊髓损伤和导致瘫痪的发病率逐年上升。运用功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation, FES)手段辅助功能恢复和进行神经重建获得显著临床效果,FES技术研究已成为生物信息学、康复医学及神经电生理学等领域的前沿热点课题。但传统的FES开环控制系统无法以最小电流完成理想的刺激训练动作,且易引起肢体疲劳,且易受干扰、自适应性差等缺陷严重制约了FES技术在康复临床的推广与应用,亟待改进刺激模式和优化控制性能。本研究从人体运动学信息出发,针对FES作用对象-人体肌肉系统具有复杂非线性的特点,选择新兴的智能模糊控制技术,利用膝关节角度作为反馈信号,通过模糊控制器实时控制FES刺激电流模式,以期优化FES控制性能、获得理想的刺激效果。由于人体的特殊性,对模糊控制器参数要求较为严格,其比例因子、量化因子及隶属函数分布是其设计关键。蚁群算法和遗传算法兼具全局收敛性、并行性计算优化功能,研究中利用蚁群算法和遗传算法优化模糊控制器的相关参数,并结合遗传算法和蚁群算法的优点,融合遗传蚁群算法优化模糊控制器相关参数。研究设计了基于膝关节角度的助行FES模糊控制实验,利用非线性自回归滑动平均( Nonlinear Autoregressive Moving Average Exogenous, NARMAX)模型构建了膝关节角度与刺激强度之间的反馈关系式,使之最大相对误差在10%之内;并分别验证了蚁群优化模糊控制器、遗传模糊控制器、遗传蚁群模糊控制器的有效性以及稳定性,结果显示,系统稳定后与预设值的角度误差均不超过5°、平均绝对误差不超过2°、最大标准差均小于0.7°,且遗传蚁群算法优化速度比遗传和蚁群单独算法的优化速度要快。本文研究结果表明,基于膝关节角度的运动学信号可作为肢体FES刺激反馈调整的有效信号,采用遗传蚁群算法优化的模糊控制器可使FES刺激电流模式更为可靠,未来有望应用于助行FES系统的自动控制并获得更好的控制效果,可为设计新一代的下肢人工运动神经假体系统设计提供技术支持。
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全文目录
中文摘要 3-4 ABSTRACT 4-8 第一章 绪论 8-21 1.1 脊髓损伤与截瘫 8-12 1.1.1 脊髓损伤与截瘫的成因 8-10 1.1.2 脊髓损伤与截瘫的治疗 10-12 1.2 功能性电刺激技术 12-19 1.2.1 功能性电刺激的定义及原理 12-15 1.2.2 功能性电刺激助行系统的分类及发展 15-19 1.3 本文研究内容及章节安排 19-21 第二章 功能性电刺激肌肉模型与模糊控制器 21-35 2.1 用于功能性电刺激助行的人体下肢肌肉模型 21-24 2.2 模糊控制器设计 24-31 2.2.1 模糊控制器的原理 24-27 2.2.2 模糊控制器的设计 27-31 2.3 功能性电刺激助行运动学模态测试实验 31-32 2.4 模糊控制助行控制的结果分析 32-35 2.4.1 实验结果 32-33 2.4.2 讨论 33-35 第三章 功能性电刺激的蚁群算法整定模糊控制 35-44 3.1 蚁群算法的原理 35-38 3.2 蚁群模糊控制器设计 38-41 3.3 实验结果及讨论 41-44 3.3.1 实验结果 41-42 3.3.2 分析与讨论 42-44 第四章 功能性电刺激的遗传算法整定模糊控制 44-53 4.1 遗传算法的原理 44-47 4.2 遗传模糊控制器设计 47-51 4.3 实验结果与讨论 51-53 4.3.1 实验结果 51-52 4.3.2 分析与讨论 52-53 第五章 功能性电刺激的遗传蚁群融合算法整定模糊控制 53-60 5.1 遗传蚁群算法融合 53-55 5.2 遗传蚁群模糊控制器设计 55-56 5.3 实验结果及讨论 56-60 5.3.1 实验结果 56-57 5.3.2 分析与讨论 57-60 第六章 总结与展望 60-62 6.1 本论文内容总结 60-61 6.2 今后研究展望 61-62 参考文献 62-67 发表论文和科研情况说明 67-69 致谢 69
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中图分类: > 医药、卫生 > 外科学 > 外科学各论 > 头部及神经外科学 > 脊髓
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