结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能控制领域，具体涉及结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法及系统，包括：根据步频的合适度获得最小周期，根据最小周期获得压力变化曲线的当前子曲线和参考子曲线；根据斜率相似性获得参考子曲线的参考数据段；通过线性拟合获得参考数据段中每个数据点的参考斜率和参考压力；根据当前数据段中第一数据点的斜率与参考斜率，获得当前数据段的状态；当前数据段为激活状态时，根据预测方程获得预测压力；根据预测压力和参考压力计算当前时刻的异常程度；根据异常程度对跑步机的运动速度进行智能调控。本发明专利技术通过预测结果，在运动者出现异常情况前，对跑步机的速度进行实时调控，通过智能控制跑步机的速度，使得运动过程更安全。动过程更安全。动过程更安全。

【技术实现步骤摘要】
结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能控制领域，具体涉及结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，随着人们生活水平的提高，人们的健身意识也在逐步提高，各种健身器材也逐渐进入人们的生活。其中，跑步机是人们经常选择的健身器械。
[0003]通常在使用跑步机时，跑步机的运行速度是按照预先手动设定的速度运行的，但在跑步过程中，经常需要进行变速，通常跑步者需要在跑步过程中进行按钮、滑屏等变速控制操作，操作过程中极易发送身体失去平衡，存在较大的安全风险。传统防摔方法是通过将安全绳与人体进行连接，当运动者摔倒时会拉动安全绳，安全绳拉动磁控开关使跑步机断电，从而减小运动者摔倒后跑步机拖拽造成的二次伤害。由于安全绳会影响运动者的舒适性，调查发现大量运动者在运动过程中会很少使用安全绳，同时安全绳只能在运动者摔倒后才能做出相应的反应，无法预测感知运动者的运动状态，提前做出相应的预防措施。
[0004]针对上述情况，本专利技术提出了一种结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法及系统，通过对运动者的运动状态进行监测，对运动状态做出异常判断，从而进行跑步机的速度调控与紧急制动控制。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法，所述方法包括：获取压力变化曲线；根据跑步机当前速度和历史数据，获得步频区间；对于步频区间中的任意一个步频，根据步频大小对压力变化曲线进行分段，获得所有子曲线；根据两个子曲线计算步频的合适度，获得所有步频的合适度，将最大合适度对应的步频作为最小周期；根据最小周期对压力变化曲线进行分段，获得所有子曲线，将当前时刻所在的子曲线记为当前子曲线，当前子曲线的前一个子曲线记为参考子曲线；获取参考子曲线中每个数据点的斜率，根据相邻数据点的斜率相似性，对参考子曲线进行分段，获得所有参考数据段；对每个参考数据段进行线性拟合，获得参考数据段中每个数据点的参考斜率和参考压力；根据参考子曲线中所有参考数据段的长度对当前子曲线进行分段，获得所有数据段，将当前时刻所在的数据段记为当前数据段，将当前数据段中已有的数据点记为第一数据点，将当前数据段中还未产生压力数据的时刻对应的数据点记为第二数据点；根据当前数据段中的部分第一数据点的斜率与参考斜率，获得当前数据段的状态；当前数据段的状态为激活状态时，根据当前数据段中的部分第一数据点和第二数据点得到预测压力；将参考数据段中最后一个数据点的压力数据作为参考压力；根据预测
压力和参考压力计算当前时刻的异常程度；根据当前时刻的异常程度对跑步机的运动速度进行智能调控。
[0006]进一步地，所述根据两个子曲线计算步频的合适度，获得所有步频的合适度的步骤包括:对于步频区间中的第个步频，根据第个步频的大小对压力变化曲线进行分段，获得第个步频对应的所有子曲线，根据所有子曲线中的第一个子曲线和第二个子曲线，计算第个步频的合适度，具体计算公式为：式中，表示第一个子曲线中所有数据点的均值，表示第二个子曲线中所有数据点的均值，表示第一个子曲线中所有数据点的方差；表示第二个子曲线中所有数据点的方差；表示第一个子曲线和第二个子曲线中所有数据点的协方差；和是计算常数，表示第个步频的合适度。
[0007]进一步地，所述根据相邻数据点的斜率相似性，对参考子曲线进行分段，获得所有参考数据段的步骤包括：对于参考子曲线中任意两个相邻的数据点，根据两个数据点的斜率计算相邻数据点的斜率相似性，具体计算公式为：式中，表示以自然常数为底的指数函数，表示第个数据点的斜率，表示与第个数据点相邻的第个数据点的斜率，表示超参数，经验值，表示相邻数据点的斜率相似性；计算参考子曲线中所有相邻数据点的斜率相似性，根据所有相邻数据点的斜率相似性，对参考子曲线进行分段，获得所有参考数据段，对于任意一个参考数据段，所述参考数据段中的所有数据点都是连续的，并且任意两个相邻的数据点的斜率相似性均大于经验阈值。
[0008]进一步地，所述对每个参考数据段进行线性拟合，获得参考数据段中每个数据点的参考斜率和参考压力的步骤包括：对每个参考数据段进行线性拟合，得到每个参考数据段的拟合直线方程，将每个参考数据段的拟合直线方程的斜率，作为每个参考数据段中所有数据点的参考斜率，根据每个参考数据段的拟合直线方程，获得参考数据段中每个数据点的压力数据，作为参考数据段中每个数据点的参考压力。
[0009]进一步地，所述根据当前数据段中的部分第一数据点的斜率和参考斜率，获得当前数据段的状态的步骤包括：根据当前数据段中第个第一数据点到第个第一数据点的斜率和参考斜率，计算当前数据段的状态值，具体计算公式为：
式中，表示以自然常数为底的指数函数,表示当前数据段中的第个第一数据点的斜率，表示当前数据段中的第个第一数据点的参考斜率，表示当前数据段中第一数据点的数量，表示超参数，经验值，表示当前数据段的状态值，当时，，当时，；如果当前数据段的状态值，则当前数据段的状态为激活状态，否则前数据段的状态为未激活状态。
[0010]进一步地，所述根据预测压力和参考压力计算当前时刻的异常程度的步骤包括：式中，表示以自然常数为底的指数函数，表示超参数，表示预测压力，表示参考压力，表示当前时刻的异常程度。
[0011]进一步地，所述根据当前时刻的异常程度对跑步机的运动速度进行智能调控的步骤包括：当时，跑步机的运动速度保持当前速度；当时，根据异常程度对跑步机的运动速度进行调控，调控后的跑步机的运动速度为，具体计算公式为：式中，表示跑步机的当前速度，表示当前时刻的异常程度，为调控后的跑步机的运行速度；当时，对跑步机进行紧急制动处理。
[0012]进一步地，所述获取压力变化曲线的步骤包括：通过布置在布置跑步机上的压力传感器，采集压力传感器在每一时刻的产生的压力数据；将压力数据按照时间顺序组成曲线，对曲线进行平滑处理，将处理后的曲线记为压力变化曲线，每个时刻的压力数据对应压力变化曲线上的一个数据点。
[0013]本专利技术实施例提出结合物联网和数据分析的跑步机智能控制系统，包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、速度控制模块、电机驱动板、直流电机，所述数据采集模块通过设置在传感器跑步机上的压力传感器采集压力数据，所述数据存储模块将数据采
集模块获得的压力数据进行存储，所述数据处理模块读取数据存储模块的压力数据，执行所述结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法，获得速度调节数据，所述速度控制模块根据速度调节数据对所述直流电机和电机驱动板进行控制，调节跑步机的速度，实现对跑步机的运动速度进行智能调控。
[0014]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：（1）本专利技术通过传感器获取运动者的压力数据，通过分析压力数据的变化情况进行运动状态的预测，通过预测结果对跑步机的速度进行相应的调控，使得在运动者运动状态即将出现异常时做出相应的反应，达到跑步机智能控制的目的，使得运动过程更具安全性，避免跑步机对摔倒的运动者造成二次伤害。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取压力变化曲线；根据跑步机当前速度和历史数据，获得步频区间；对于步频区间中的任意一个步频，根据步频大小对压力变化曲线进行分段，获得所有子曲线；根据两个子曲线计算步频的合适度，获得所有步频的合适度，将最大合适度对应的步频作为最小周期；根据最小周期对压力变化曲线进行分段，获得所有子曲线，将当前时刻所在的子曲线记为当前子曲线，当前子曲线的前一个子曲线记为参考子曲线；获取参考子曲线中每个数据点的斜率，根据相邻数据点的斜率相似性，对参考子曲线进行分段，获得所有参考数据段；对每个参考数据段进行线性拟合，获得参考数据段中每个数据点的参考斜率和参考压力；根据参考子曲线中所有参考数据段的长度对当前子曲线进行分段，获得所有数据段，将当前时刻所在的数据段记为当前数据段，将当前数据段中已有的数据点记为第一数据点，将当前数据段中还未产生压力数据的时刻对应的数据点记为第二数据点；根据当前数据段中的部分第一数据点的斜率与参考斜率，获得当前数据段的状态；当前数据段的状态为激活状态时，根据当前数据段中的部分第一数据点和第二数据点得到预测压力；将参考数据段中最后一个数据点的压力数据作为参考压力；根据预测压力和参考压力计算当前时刻的异常程度；根据当前时刻的异常程度对跑步机的运动速度进行智能调控。2.根据权利要求1所述的结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法，其特征在于，所述根据两个子曲线计算步频的合适度，获得所有步频的合适度的步骤包括:对于步频区间中的第个步频，根据第个步频的大小对压力变化曲线进行分段，获得第个步频对应的所有子曲线，根据所有子曲线中的第一个子曲线和第二个子曲线，计算第个步频的合适度，具体计算公式为：式中，表示第一个子曲线中所有数据点的均值，表示第二个子曲线中所有数据点的均值，表示第一个子曲线中所有数据点的方差；表示第二个子曲线中所有数据点的方差；表示第一个子曲线和第二个子曲线中所有数据点的协方差；和是计算常数，表示第个步频的合适度。3.根据权利要求1所述的结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法，其特征在于，所述根据相邻数据点的斜率相似性，对参考子曲线进行分段，获得所有参考数据段的步骤包括：对于参考子曲线中任意两个相邻的数据点，根据两个数据点的斜率计算相邻数据点的斜率相似性，具体计算公式为：式中，表示以自然常数为底的指数函数，表示第个数据点的斜率，表示与第个数
据点相邻的第个数据点的斜率，表示超参数，经验值，表示相邻数据点的斜率相似性；计算参考子曲线中所有相邻数据点的斜率相似性，根据所有相邻数据点的斜率相似性，对参考子曲线进行分段，获得所有参考数据段，对于任意一个参考数据段，所述参考数据段中的所有数据点都是连续的，并且任意两个相邻的数据点的斜率相似性均大于经验阈值。4.根据权利要求1所述的结合物联网和数据分析的跑步机智能控制方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：段铁民，盛国选，
申请(专利权)人：山东布莱特威健身器材有限公司，
类型：发明
国别省市：