18、L-CADEL.V3与手部外骨骼康复设备的研究进展

L-CADEL.V3与手部外骨骼康复设备的研究进展

在康复辅助设备领域,不断的创新和改进对于提高患者的康复效果至关重要。本文将介绍两款康复设备的研究情况,分别是L-CADEL.V3肘部运动辅助设备和用于手指康复的手部外骨骼设备。

L-CADEL.V3肘部运动辅助设备
1. 设备发展历程

L-CADEL.V3(Light - CAble Driven Elbow Device)是自2016年开始研发的肘部运动辅助设备的最新版本。最初的原型机实现了通过四根电缆驱动,使佩戴在手臂和前臂上的两个平台产生相对运动,以辅助肘部康复运动。第二代原型机对初始结构进行了重新设计,考虑到第一代环形平台尺寸过大、佩戴困难的问题,简化了结构,并减少了电缆数量,仅保留用于前臂主要矢状面屈伸运动的必要电缆。第三代版本使用了商业组件,不仅便于佩戴和减轻设备重量,还提高了患者对设备的接受度。

2. L-CADEL.V3原型机特点
  • 结构调整 :对臂环的平台支撑进行了重新设计,将手腕上的刚性环形平台替换为更简单、轻便的胶带,电缆连接钩和用于监测的IMU传感器固定在胶带上。
  • 功能实现 :通过两条平行驱动的电缆,位于手臂解剖结构的侧面,确保前臂在矢状面上的运动。IMU传感器监测运动,其YX轴位于矢状面。
  • 动力与监测系统 :系统由笔记本电脑直接供电,用于采集和处理来自手腕胶带IMU传感器以及连接到相应伺服电机的两个电流传感器的数据。臂环平台的PLA框架经过重新设计,增加了机械阻力,重量约为300克;手
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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