7、基于路径合成的自对准膝关节外骨骼及单自由度折纸盒研究

基于路径合成的自对准膝关节外骨骼及单自由度折纸盒研究

自对准膝关节外骨骼路径合成方法

在设计外骨骼膝关节时,面临着诸多挑战,其中膝关节的浮动特性使得外骨骼膝关节与人体膝关节之间容易出现错位问题。为了解决这一问题,研究人员提出了多种方法。

一些研究将复杂运动分解为平移和旋转的复合运动,设计出适用于康复外骨骼的结构,但对于增强型外骨骼来说可能过于复杂。也有研究设计了基于运动静力学分析的自对准机制,或者提出解耦方法来获得具有平面可调功率的外骨骼肘部机制。然而,这些方法大多增加了膝关节结构的复杂性。

平面四杆机构是一种简单的单自由度机构,具有追踪膝关节运动路径的潜力。研究人员通过以下步骤来设计基于路径合成的简单外骨骼膝关节:
1. 路径建模方法
- 数据提取 :从Seth等人的肌肉骨骼动力学研究中提取人体下肢运动时的膝关节运动数据,假设左右下肢运动数据相同,选取右下肢数据进行研究。
- 路径投影 :为分析膝关节轴的滑动和旋转,对实际运动路径进行投影,通过标记点的相互位置确定膝关节的路径。
- 多项式拟合 :使用多项式对投影点进行拟合,得到具体的多项式表达式。例如,使用七阶多项式进行拟合:
[y = a_1x^7 + a_2x^6 + a_3x^5 + a_4x^4 + a_5x^3 + a_6x^2 + a_7x + a_8]
其中,(a_1 = -1.328e^{-14}),(a_2 = 9.552e^{-12}),(a_3 = 2.429e^{-09}),(a_4 = -1.274e

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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