51、下肢主动假肢系统概述

下肢主动假肢系统综述

下肢主动假肢系统概述

1. 引言

下肢缺失会导致下肢力学、感官反馈和功率输出发生变化,这对截肢者的步态生物力学和能量消耗产生重大影响。在正常平地行走时,脚踝在整个步幅中会产生显著的净正功率,而其他运动任务(如爬坡)则依赖于膝盖额外的净正功率输出。因此,下肢截肢以及随之而来的脚踝和膝盖功率产生能力的丧失,与较慢的自主选择步行速度和增加的能量消耗相关。与以相同速度行走的正常人相比,胫骨截肢者和股骨截肢者分别要多消耗高达 30% 和 60% 的代谢能量。同样,截肢者的首选步行速度可能比正常人的平均步行速度慢 10% - 65%,具体取决于截肢程度和行走表面。

截肢者通常会采用代偿性步态策略,这可能导致步态动力学、关节负荷和功以及患侧和健侧肢体的肌肉活动发生显著变化。例如,单侧膝下假肢使用者往往更依赖健侧肢体,这使得健侧肢体在日常活动中承受更大的关节力、力矩和压力。对侧肢体的髋关节所做的功可能是正常人髋关节的三倍,这可能是为了补偿传统被动假肢缺乏功率输出的问题。与对侧肢体或正常人相比,患侧肢体的膝关节力矩通常明显较低。此外,患侧肢体的膝关节屈伸肌可能会出现更高的共同收缩水平,这是一种在不确定条件下常用于稳定关节的策略。

这种明显的步态不对称和关节负荷可能会导致慢性健康问题,如关节过早退化、早发性骨关节炎和关节疼痛。较慢的步行速度、肌肉共同收缩增加和步态对称性改变也可能是平衡受损的指标。大约一半的截肢者每年至少会摔倒一次,通常是在行走时。在这些人中,75% 至少摔倒两次,10% 至少有一次摔倒导致需要医疗治疗的严重伤害。大约一半的下肢截肢者表示害怕摔倒,60% 的人将无法在自然表面(如树林或田野)行走列为主要限制。约 50% 的受影响者认为无法充分感知行走表面是这些限制的原因,40% 的人

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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