29、动态姿势分析自动扰动器与基于捕获数据的肌肉力间接估计方法研究

动态姿势分析自动扰动器与基于捕获数据的肌肉力间接估计方法研究

在当今的研究领域中，动态姿势分析自动扰动器以及基于捕获数据的肌肉力间接估计方法具有重要意义。前者有助于研究人体姿势调节机制，后者则在肌肉疲劳治疗等方面发挥着关键作用。接下来将详细探讨这两方面的内容。

动态姿势分析自动扰动器研究

• 模型与实验对比
  • 为了让模型更贴近真实系统行为，对不同配置（A、B、C）进行了模型与实验数据的对比。由于配置C的系统行为与B类似，为简化展示未呈现C的对比结果。图5展示了配置A和B在不同比例增益（kp = 1.5和kp = 10）下模型与实验数据的对比。
  • 从对比结果可知，只有在模型中选择显著更高的控制器增益时，模型结果与实验结果才会有较好的匹配。这可能是因为某些方面未在模型中充分体现，比如管道的气动阻力或线性导轨滑块上的摩擦力。

graph LR
    A[模型] -->|不同增益| B[与实验数据对比]
    B -->|高增益| C[较好匹配]
    B -->|低增益| D[匹配不佳]

• 力跟踪测试
  • 对测试台的不同配置进行了力跟踪测试，图6展示了配置A和C在不同比例增益（kp = 1和kp = 1.5）下的力跟踪结果。
  • 对于配置A，在默认kp = 1时，冲量值约为7.3 N•s，接近设定值7.5 N•s，但脉