27、步态地面反作用力预测与日常活动监测技术研究

步态地面反作用力预测与日常活动监测技术研究

步态地面反作用力预测方法

在步态分析中,地面反作用力的研究至关重要。地面反作用力分为水平方向的分力 (F_x)(摩擦力)和垂直方向的分力 (F_y),这里主要关注垂直分力 (F_y)。其计算公式为:
[
F_y = M \times a_y =
\begin{bmatrix}
m_{shank} & m_{shank} & m_{thigh} & m_{thigh} & m_{upper}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
a_{y_{left_shank}} \
a_{y_{right_shank}} \
a_{y_{left_thigh}} \
a_{y_{right_thigh}} \
a_{y_{upper}}
\end{bmatrix}
]
其中,(M) 是质量矩阵,代表简化行走模型中各肢体的质量;(a_y) 是各肢体在垂直方向的加速度,可由直接获取的小腿加速度以及间接获取的大腿姿态角、小腿长度和大腿长度计算得出。而 (F_x) 和 (M_{xy})(地面在步态中对人体施加的扭矩)可通过各肢体的转动惯量、角加速度和水平加速度直接计算,但并非研究重点。

在双支撑阶段,由于双下肢同时着地,无法直接从运动学数据计算双下肢地面反作用力的分布。为此,设计了一个多元非线性回归模型,输入健康受试者的地面反作用力数据(健康受试者的地面反作用力比患者更有规律,有利于回归出理想模型),直接回归模型的各个参数。通过以下公式计算回归模型的实时输入信号 (x):
[

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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