面向上肢殘障患者的康復(fù)訓(xùn)練機器人運動控制技術(shù)研究.pdf

1、康復(fù)訓(xùn)練機器人作為醫(yī)療機器人的一個重要分支，近年來已經(jīng)成為國際機器人領(lǐng)域的一個研究熱點。利用機器人技術(shù)輔助神經(jīng)損傷患者進行康復(fù)運動訓(xùn)練，由于對象的特殊性，如何實現(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)患者的主動參與意識，是目前康復(fù)機器人領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。本文針對上述相關(guān)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(fù)訓(xùn)練機器人運動控制技術(shù)和實驗研究。
　　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)練機器人系統(tǒng)的特點和設(shè)計中應(yīng)遵循的原則，為本文設(shè)計相關(guān)運動控制策略和臨床實驗方案提供理論基礎(chǔ)和指導(dǎo)。針對上肢康復(fù)訓(xùn)練機器人臨床運動訓(xùn)練的安全性和平穩(wěn)性問題，提出了基于模糊邏輯的實時在線安全監(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(shè)計的控制系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)高平穩(wěn)性和安全性的運動訓(xùn)練。<

3、br>　　為實現(xiàn)平穩(wěn)的運動訓(xùn)練，分別從訓(xùn)練軌跡插補方法和位置控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)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(shè)計方法，該方法根據(jù)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(xùn)練不平穩(wěn)問題，提出了PI-阻尼的控制器設(shè)計架構(gòu)來實現(xiàn)穩(wěn)定平滑的運動訓(xùn)練，通過建立患肢和機器人的阻抗模型，運用自適應(yīng)

4、窗口滑動最小二乘法在線辨識患肢參數(shù)，以辨識的患肢參數(shù)為輸入，分別設(shè)計模糊調(diào)節(jié)器自適應(yīng)調(diào)節(jié)PI-阻尼控制器參數(shù)?；赪AM上肢康復(fù)訓(xùn)練機器人的實驗表明，所提方法均能有助于改善運動訓(xùn)練的平穩(wěn)平滑性。
　　針對目前上肢康復(fù)訓(xùn)練機器人缺少對患肢訓(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)運動訓(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(xùn)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(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泛化能力強以及廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好自學(xué)習(xí)性能的特點，建立SVM-GDFNN診斷模型，并設(shè)計相關(guān)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(jù)康復(fù)不同階段患肢病情恢復(fù)特點，結(jié)合臨床運動訓(xùn)練控制策略應(yīng)遵循安全智能、有效激發(fā)患者訓(xùn)