一种骨整合的模糊专家控制方法技术

本发明专利技术公开了一种骨整合的模糊专家控制方法，利用专家算法和模糊算法的优势实现假肢智能控制，模糊算法符合对假肢控制的要求，对于处理器要求较低，能大幅降低假肢的体积和成本，也能降低运行时间，延时程度低，再针对每个使用者提供专家解决方案，利用专家算法根据专家常见的分析来调整运动学控制角度，实现对假肢电机的控制电压调整，有助于使用者的身体恢复。复。复。

【技术实现步骤摘要】
一种骨整合的模糊专家控制方法


[0001]本专利技术涉及医疗器械
，更具体的说是涉及一种骨整合的模糊专家控制方法。

技术介绍

[0002]近年来智能假肢研究中的智能控制技术的尝试有:在动力膝关节的控制中，通过对神经网络控制和模糊控制在处理不确定数据和是否需要训练等多方面的对比，最终选用模糊PID控制来控制膝关节直流电机；基于小脑模型神经网络控制器的智能膝上假肢；基于BP神经网络的运动模式识别，以及基于概率神经网络的步态识别的研究等。此外，神经网络专家控制、神经网络模糊逻辑控制等复合智能控制技术也处于不断研究中。
[0003]智能假肢控制的发展经历了由开环到闭环，由单变量控制，单变量反馈到多变量控制，再到多变量反馈的演化。现在广泛应用的假肢多是被动假肢，少量使用智能假肢的研究也是使用了开环控制，因此现有假肢控制技术缺少智能控制方法研究。
[0004]因此，如何实现假肢的智能控制是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种骨整合的模糊专家控制方法，利用专家算法和模糊算法的优势实现假肢智能控制，本专利技术出于快速性、专业性、方便性、低廉性的考虑，使用模糊专家控制作为骨整合手术中智能假肢的控制方法，弥补当前廉价假肢的无主动控制、高昂智能假肢的不流畅性等缺点。智能假肢的设计中系统都是非线性的，是不可预测的，其中，模糊算法符合对假肢控制的要求，对于处理器要求较低，能大幅降低假肢的体积和成本，也能降低运行时间，延时程度低，再针对每个使用者提供专家解决方案，利用专家算法根据专家常见的分析来调整运动学控制角度，实现对假肢电机的控制电压调整，有助于使用者的身体恢复。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种骨整合的模糊专家控制方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：采集残腿大腿肌肉信号、残腿坐骨神经信号和残腿位置信号，根据设定的残腿专家基本逻辑，输出残腿运动情况；
[0009]步骤2：采集好腿大腿肌肉信号、好腿小腿肌肉信号和好腿位置信号，根据设定的好腿专家基本逻辑，输出好腿运动情况；
[0010]步骤3：根据残腿运动情况和好腿运动情况获得综合运动情况；
[0011]步骤4：根据当前综合运动情况和上一时刻综合运动情况获得电机控制指令，将电机控制指令传输至假肢电机。
[0012]优选的，所述残腿大腿肌肉信号包括残腿大腿前侧肌肉信号和残腿大腿后侧肌肉信号；所述好腿大腿肌肉信号包括好腿大腿前侧肌肉信号和残腿大腿后侧肌肉信号；所述好腿小腿肌肉信号包括好腿小腿前侧肌肉信号和好腿小腿后侧肌肉信号。
[0013]优选的，模糊控制逻辑具体为对残腿大腿肌肉信号、残腿坐骨神经信号和残腿位置信号进行处理计算获得残腿大腿前侧信号幅值和时间、残腿大腿后侧肌肉信号幅值和时间、残腿坐骨神经信号幅值和时间、残腿位置信号角度和幅值；根据设定阈值判断幅值强弱和时间长短，获得判断结果。
[0014]优选的，采用残腿专家基本逻辑和好腿专家基本逻辑，根据判断结果判断运动情况和趋势。
[0015]优选的，所述残腿专家基本逻辑为：所述残腿坐骨神经信号为强脉冲信号，所述残腿大腿前侧肌肉信号时间长幅值高，并且所述残腿大腿后侧肌肉信号无明显高幅值，判断运动趋势为抬残腿；
[0016]所述残腿坐骨神经信号为强脉冲信号，所述残腿大腿后侧肌肉信号时间长幅值高，并且所述残腿大腿前侧肌肉信号无明显高幅值，判断运动趋势为收残腿；
[0017]所述残腿坐骨神经信号为弱脉冲信号，判断运动趋势为残腿静息；
[0018]所述残腿位置信号的运动角度和初始值发生变化，判断变化的前一时刻状态为残腿抬起或放下。
[0019]优选的，所述好腿专家基本逻辑为：所述好腿大腿前侧肌肉信号和所述好腿小腿后侧肌肉信号时间长幅值高，所述好腿大腿后侧肌肉信号和所述好腿小腿前侧肌肉信号无明显高幅值，判断运动趋势为抬好腿；
[0020]所述好腿大腿后侧肌肉信号和所述好腿小腿前侧肌肉信号时间长幅值高，所述好腿大腿前侧肌肉信号和所述好腿小腿后侧肌肉信号无明显高幅值，判断运动趋势为收好腿；
[0021]所述好腿大腿肌肉信号和所述好腿小腿肌肉信号无明显高幅值，判断运动趋势为好腿静息；
[0022]所述好腿位置信号的运动角度和初始值发生变化，判断变化的前一时刻状态为好腿抬起或放下。
[0023]优选的，所述残腿大腿肌肉信号和所述好腿大腿肌肉信号为纺锤型，所述残腿坐骨神经信号为脉冲型；所述残腿位置信号和所述好腿位置信号采用陀螺仪采集三轴角度。
[0024]优选的，所述步骤4中若当前电机控制指令产生的运动结果和上一时刻综合运动情况相同，则电机在当前电机控制方案的基础上直接运行；若相反，则电机在当前电机控制方案的基础上缓慢运行。
[0025]优选的，所述电机控制指令根据综合运动逻辑库规定的判断规则输出对应指令。
[0026]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种骨整合的模糊专家控制方法，使用模糊控制作为骨整合手术中智能假肢的控制方法，并采用专家基本逻辑进行运动判断，综合控制智能假肢运动，可以实现快速性、专业性、方便性和低廉性的要求，能够针对每个使用者提供专家解决方案，有助于使用者的身体恢复。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据
提供的附图获得其他的附图。
[0028]图1附图为本专利技术提供的骨整合的模糊专家控制方法流程图。
具体实施方式
[0029]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]本专利技术实施例公开了一种骨整合的模糊专家控制方法，包括以下步骤：
[0031]S1：采集残腿大腿肌肉信号、残腿坐骨神经信号和残腿位置信号，在残腿运动选择器根据设定的残腿专家基本逻辑和模糊控制逻辑，输出残腿运动情况；
[0032]S2：采集好腿大腿肌肉信号、好腿小腿肌肉信号和好腿位置信号，在好腿运动选择器根据设定的好腿专家基本逻辑和模糊控制逻辑，输出好腿运动情况；
[0033]S3：在综合运动选择器中根据残腿运动情况和好腿运动情况，利用模糊控制逻辑获得综合运动情况；
[0034]S4：在综合运动控制器中根据当前综合运动情况和上一时刻综合运动情况获得电机控制指令，将电机控制指令传输至假肢电机。
[0035]为了进一步优化上述技术方案，残腿大腿肌肉信号包括残腿大腿前侧肌肉信号和残腿大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种骨整合的模糊专家控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集残腿大腿肌肉信号、残腿坐骨神经信号和残腿位置信号，根据设定的残腿专家基本逻辑和模糊控制逻辑，输出残腿运动情况；步骤2：采集好腿大腿肌肉信号、好腿小腿肌肉信号和好腿位置信号，根据设定的好腿专家基本逻辑和模糊控制逻辑，输出好腿运动情况；步骤3：根据残腿运动情况和好腿运动情况，利用模糊控制逻辑获得综合运动情况；步骤4：根据当前综合运动情况和上一时刻综合运动情况获得电机控制指令，将电机控制指令传输至假肢电机。2.根据权利要求1所述的一种骨整合的模糊专家控制方法，其特征在于，所述残腿大腿肌肉信号包括残腿大腿前侧肌肉信号和残腿大腿后侧肌肉信号；所述好腿大腿肌肉信号包括好腿大腿前侧肌肉信号和残腿大腿后侧肌肉信号；所述好腿小腿肌肉信号包括好腿小腿前侧肌肉信号和好腿小腿后侧肌肉信号。3.根据权利要求2所述的一种骨整合的模糊专家控制方法，其特征在于，模糊控制逻辑具体为对残腿大腿肌肉信号、残腿坐骨神经信号和残腿位置信号进行处理计算获得残腿大腿前侧信号幅值和时间、残腿大腿后侧肌肉信号幅值和时间、残腿坐骨神经信号幅值和时间、残腿位置信号角度和幅值；根据设定阈值判断幅值强弱和时间长短，获得判断结果。4.根据权利要求3所述的一种骨整合的模糊专家控制方法，其特征在于，采用残腿专家基本逻辑和好腿专家基本逻辑，根据判断结果判断运动情况和趋势。5.根据权利要求4所述的一种骨整合的模糊专家控制方法，其特征在于，所述残腿专家基本逻辑为：所述残腿坐骨神经信号为强脉冲信号，所述残腿大腿前侧肌肉信号时间长幅值高，...

【专利技术属性】
技术研发人员：许猛，石岩，姬涛，赵雪林，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第四医学中心，
类型：发明
国别省市：