44、模块化假肢肢体:设计、开发与应用

模块化假肢肢体:设计、开发与应用

1. 引言与概述

在2005年,相关机构启动了一项具有挑战性的项目,旨在通过神经集成假肢系统复制人类手臂和手部的功能,达到前所未有的复杂程度和能力水平。该项目的愿景是创造一个在灵巧性、尺寸、重量、强度、速度和感官能力等方面与自然手臂相匹配的假肢手臂系统。为了实现这一目标,设定了一系列具有挑战性的要求,这些要求影响了模块化假肢肢体(MPL)的设计。

1.1 项目背景

项目伊始,由于技术不可行性和现代工程限制,存在项目目标无法实现的可能性。为了克服这些挑战,项目团队组建了一个国际多机构合作团队,涵盖了临床假肢、假肢设备制造、机电系统设计、植入式神经设备和电极制造、传感器、执行器、材料科学、神经外科和神经科学等多个领域的专家。

以下是一些影响MPL设计的具有挑战性的高级要求:
| 性能与功能 | 环境、可持续性与可靠性 |
| — | — |
| 重量小于3.9千克(8.6磅) | 能承受每小时4英寸的降雨 |
| 匹配人类肢体惯性特性 | 能承受沙尘环境(符合MIL - 810标准) |
| 肘部提供81.3牛·米的扭矩 | 能承受3英尺的跌落 |
| 腕部屈伸提供13.6牛·米的扭矩 | 患者假肢摔倒后仍能正常工作 |
| 手部圆柱抓握强度为311牛 | 单次充电可运行24小时 |
| 空载关节速度为每秒120度 | 可穿戴长达18小时且无不良影响 |
| 手部和手臂具有完整的关节活动能力 | 生产成本为50,000美元 |
| 所有驱动关节扭矩感应 | 每年维护成本不超过500美元 |
| 所有旋转关节位置/速度感

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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