29、医疗机器人与生理建模相关技术解析

医疗机器人与生理建模相关技术解析

1. 微创外科手术与可调刚度技术

微创外科手术(MIS)对患者益处诸多,如术后疼痛轻、住院时间短以及恢复快。然而,缺乏灵活、小型化的机器人设备阻碍了其在医疗行业的全面应用。对于柔软灵活的管状MIS设备而言,承载能力以及在需要时从柔性设备转变为刚性设备的能力是一大挑战。

目前实现可调刚度的方法存在一些问题,要么不适用于快速变化的应用场景,要么需要高温高压条件,在人体内部使用时可能存在安全风险。而且,刚度变化通常是在整个设备上整体发生,难以独立地对某些区域进行选择性加固。

为了解决这些问题,研究人员提出使用负泊松比材料(NPR)的创新方法来实现可调刚度。以下是具体的技术手段:
- 材料与方法
- 颗粒堵塞 :利用颗粒堵塞的原理,通过施加负压使材料内部的颗粒相互挤压,从而改变材料的刚度。
- 折纸与剪纸方法 :采用折纸(Origami)和剪纸(Kirigami)技术创造出具有刚度可调性的折叠图案。
- 负泊松比材料 :使用负泊松比材料构建连续体超材料,通过材料的特殊性能实现刚度的调节。

方法 特点
颗粒堵塞 利用负压使颗粒挤压改变刚度
折纸与剪纸 创造具有
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。
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