面向上肢殘障患者的康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)研究.pdf

1、康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人作為醫(yī)療機(jī)器人的一個(gè)重要分支，近年來已經(jīng)成為國際機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。利用機(jī)器人技術(shù)輔助神經(jīng)損傷患者進(jìn)行康復(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練，由于對(duì)象的特殊性，如何實(shí)現(xiàn)安全、平穩(wěn)、智能的康復(fù)訓(xùn)練，以及如何最大程度地激發(fā)患者的主動(dòng)參與意識(shí)，是目前康復(fù)機(jī)器人領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。本文針對(duì)上述相關(guān)問題，擬從安全性、運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性、系統(tǒng)智能性以及臨床實(shí)驗(yàn)等方面開展上肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)和實(shí)驗(yàn)研究。
　　根據(jù)神經(jīng)損傷康復(fù)治療理論，分析總結(jié)了

2、康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人系統(tǒng)的特點(diǎn)和設(shè)計(jì)中應(yīng)遵循的原則，為本文設(shè)計(jì)相關(guān)運(yùn)動(dòng)控制策略和臨床實(shí)驗(yàn)方案提供理論基礎(chǔ)和指導(dǎo)。針對(duì)上肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人臨床運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的安全性和平穩(wěn)性問題，提出了基于模糊邏輯的實(shí)時(shí)在線安全監(jiān)督控制方法。該方法從患肢狀態(tài)本質(zhì)角度出發(fā)，通過設(shè)計(jì)安全監(jiān)督控制器，實(shí)現(xiàn)了正常擾動(dòng)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(shí)驗(yàn)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(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)高平穩(wěn)性和安全性的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練。<

3、br>　　為實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練，分別從訓(xùn)練軌跡插補(bǔ)方法和位置控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)角度開展研究。首先提出了基于動(dòng)態(tài)插補(bǔ)策略的運(yùn)動(dòng)控制設(shè)計(jì)方法，該方法根據(jù)實(shí)時(shí)評(píng)估的患肢物理狀態(tài)，通過插補(bǔ)決策機(jī)制選擇適宜的插補(bǔ)方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制，有效地融合了各插補(bǔ)方法的特性，避免單一插補(bǔ)方法的局限。其次，針對(duì)傳統(tǒng)PI控制器不能有效解決因患者擾動(dòng)引起的訓(xùn)練不平穩(wěn)問題，提出了PI-阻尼的控制器設(shè)計(jì)架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定平滑的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練，通過建立患肢和機(jī)器人的阻抗模型，運(yùn)用自適應(yīng)

4、窗口滑動(dòng)最小二乘法在線辨識(shí)患肢參數(shù)，以辨識(shí)的患肢參數(shù)為輸入，分別設(shè)計(jì)模糊調(diào)節(jié)器自適應(yīng)調(diào)節(jié)PI-阻尼控制器參數(shù)。基于WAM上肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法均能有助于改善運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的平穩(wěn)平滑性。
　　針對(duì)目前上肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人缺少對(duì)患肢訓(xùn)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(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練模式專家診斷方法;該方法根據(jù)位置跟蹤誤差信息，通過小波包分解獲取患肢運(yùn)動(dòng)性能特征，運(yùn)用專家知識(shí)通過模糊邏輯推理診斷得出適合患肢的

5、訓(xùn)練模式。其次，為進(jìn)一步提高智能處方診斷準(zhǔn)確率以及診斷方法的適用性，提出了融合支持向量機(jī)和廣義動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SVM-GDFNN)的患肢訓(xùn)練模式處方診斷方法，該方法利用支持向量機(jī)泛化能力強(qiáng)以及廣義動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好自學(xué)習(xí)性能的特點(diǎn)，建立SVM-GDFNN診斷模型，并設(shè)計(jì)相關(guān)確診機(jī)制來提高診斷準(zhǔn)確率。臨床實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。
　　依據(jù)康復(fù)不同階段患肢病情恢復(fù)特點(diǎn)，結(jié)合臨床運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練控制策略應(yīng)遵循安全智能、有效激發(fā)患者訓(xùn)