面向上肢殘障患者的康復訓練機器人運動控制技術研究.pdf

1、康復訓練機器人作為醫(yī)療機器人的一個重要分支，近年來已經成為國際機器人領域的一個研究熱點。利用機器人技術輔助神經損傷患者進行康復運動訓練，由于對象的特殊性，如何實現(xiàn)安全、平穩(wěn)、智能的康復訓練，以及如何最大程度地激發(fā)患者的主動參與意識，是目前康復機器人領域亟待解決的關鍵問題。本文針對上述相關問題，擬從安全性、運動平穩(wěn)性、系統(tǒng)智能性以及臨床實驗等方面開展上肢康復訓練機器人運動控制技術和實驗研究。
　　根據神經損傷康復治療理論，分析總結了

2、康復訓練機器人系統(tǒng)的特點和設計中應遵循的原則，為本文設計相關運動控制策略和臨床實驗方案提供理論基礎和指導。針對上肢康復訓練機器人臨床運動訓練的安全性和平穩(wěn)性問題，提出了基于模糊邏輯的實時在線安全監(jiān)督控制方法。該方法從患肢狀態(tài)本質角度出發(fā)，通過設計安全監(jiān)督控制器，實現(xiàn)了正常擾動情況下的平穩(wěn)性以及突發(fā)緊急情況下的安全性控制。仿真和實驗研究表明，融合安全監(jiān)督控制策略和基于位置阻抗控制算法所設計的控制系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)高平穩(wěn)性和安全性的運動訓練。<

3、br>　　為實現(xiàn)平穩(wěn)的運動訓練，分別從訓練軌跡插補方法和位置控制系統(tǒng)架構設計角度開展研究。首先提出了基于動態(tài)插補策略的運動控制設計方法，該方法根據實時評估的患肢物理狀態(tài)，通過插補決策機制選擇適宜的插補方法進行運動控制，有效地融合了各插補方法的特性，避免單一插補方法的局限。其次，針對傳統(tǒng)PI控制器不能有效解決因患者擾動引起的訓練不平穩(wěn)問題，提出了PI-阻尼的控制器設計架構來實現(xiàn)穩(wěn)定平滑的運動訓練，通過建立患肢和機器人的阻抗模型，運用自適應

4、窗口滑動最小二乘法在線辨識患肢參數，以辨識的患肢參數為輸入，分別設計模糊調節(jié)器自適應調節(jié)PI-阻尼控制器參數?；赪AM上肢康復訓練機器人的實驗表明，所提方法均能有助于改善運動訓練的平穩(wěn)平滑性。
　　針對目前上肢康復訓練機器人缺少對患肢訓練模式智能處方診斷的問題，首先提出了基于小波包模糊推理的康復運動訓練模式專家診斷方法;該方法根據位置跟蹤誤差信息，通過小波包分解獲取患肢運動性能特征，運用專家知識通過模糊邏輯推理診斷得出適合患肢的

5、訓練模式。其次，為進一步提高智能處方診斷準確率以及診斷方法的適用性，提出了融合支持向量機和廣義動態(tài)模糊神經網絡(SVM-GDFNN)的患肢訓練模式處方診斷方法，該方法利用支持向量機泛化能力強以及廣義動態(tài)模糊神經網絡具有良好自學習性能的特點，建立SVM-GDFNN診斷模型，并設計相關確診機制來提高診斷準確率。臨床實驗驗證了所提方法的有效性。
　　依據康復不同階段患肢病情恢復特點，結合臨床運動訓練控制策略應遵循安全智能、有效激發(fā)患者訓