一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法及机器人技术

本申请实施例提供一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法及机器人，包括：以预先构建的第一振荡器模型输出的振动频率、骨骼振动传感器采集的振动频率为第一模糊PID控制器的输入，由控制器输出用于控制气动部件充放气的第一压力信号，使气动部件对骨骼硬组织施加振动刺激；以预先构建的第二振动器模型输出的振动频率、肌肉振动传感器采集的振动频率为第二模糊PID控制器的输入，控制器输出用于控制气囊充放气的第二压力信号，以第二振动器模型输出的振动频率为迟滞补偿网络的输入，由迟滞补偿网络输出迟滞补偿信号，使气囊根据第二压力信号和迟滞补偿信号进行充放气对肌肉软组织施加振动刺激，能够促进骨骼硬组织和肌肉软组织的协同康复。组织的协同康复。组织的协同康复。

【技术实现步骤摘要】
一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法及机器人


[0001]本申请实施例涉及康复辅具
，尤其涉及一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法及机器人。

技术介绍

[0002]传统的下肢骨骼畸形矫正的术后康复完全依靠人体的自身修复，康复周期长、成效不显著、并发症多。佩戴辅助矫正机器人能够促进患肢康复，辅助矫正机器人包括骨骼硬组织矫正机构和肌肉软组织矫正机构两部分，在康复进程中，需要多次分别调节两部分矫正机构的矫正参数，对患肢施加不同的矫正力。手动调节矫正的方式不仅操作繁琐，调节不准确，而且无法实现骨骼硬组织和肌肉软组织的协同康复。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例的目的在于提出一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法及机器人，能够自适应控制辅助矫正机器人向患肢施加的振动刺激，促进骨骼硬组织和肌肉软组织的协同康复。
[0004]基于上述目的，本申请实施例提供了一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法，用于控制辅助矫正机器人，所述辅助矫正机器人包括用于矫正骨骼硬组织的变刚度外固定器和用于矫正肌肉软组织的柔性矫正器，所述变刚度外固定器设有气动部件和骨骼振动传感器，所述柔性矫正器设有气囊和肌肉振动传感器；所述方法包括：
[0005]根据预设的骨骼最佳振动频率，构建第一振荡器模型；
[0006]以所述第一振荡器模型输出的振动频率、所述骨骼振动传感器采集的振动频率为第一模糊PID控制器的输入，由所述第一模糊PID控制器输出用于控制所述气动部件充放气的第一压力信号，以使所述气动部件通过充放气对骨骼硬组织施加振动刺激；
[0007]根据预设的肌肉最佳振动频率，构建第二振荡器模型；
[0008]以所述第二振动器模型输出的振动频率、所述肌肉振动传感器采集的振动频率为第二模糊PID控制器的输入，由所述第二模糊PID控制器输出用于控制所述气囊充放气的第二压力信号，以所述第二振动器模型输出的振动频率为迟滞补偿网络的输入，由所述迟滞补偿网络输出迟滞补偿信号，以使所述气囊根据第二压力信号和所述迟滞补偿信号进行充放气，对肌肉软组织施加振动刺激。
[0009]可选的，所述方法还包括：
[0010]利用测量仪器采集骨骼硬组织的实时振动频率和肌肉软组织的实时振动频率；
[0011]根据所述骨骼硬组织的实时振动频率，调整所述骨骼最佳振动频率；
[0012]根据调整后的骨骼最佳振动频率，调整所述第一振荡器模型；
[0013]根据所述肌肉软组织的实时振动频率，调整所述肌肉最佳振动频率；
[0014]根据调整后的肌肉最佳振动频率，调整所述第二振荡器模型。
[0015]可选的，根据调整后的骨骼最佳振动频率，调整所述第一振荡器模型，方法为：
[0016][0017]其中，n为振荡器的总数，每个振荡器包含伸肌神经元和屈肌神经元，T
r
,T
a
分别表示兴奋的上升时间常数和自抑制的适应时间常数，二者决定振荡器输出的振动频率，α是神经元间的相互抑制系数，β是适应系数，w
ij
表示第j个振荡器到第i个振荡器的连接权重矩阵，为第i个振荡器的伸肌神经元e和屈肌神经元f的内部兴奋状态，为第i个振荡器的伸肌神经元e和屈肌神经元f的自抑制状态，是对时间的一阶导数，表示第j个振荡器的输出，表示第i个振荡器的输出，为第i个振荡器的外部反馈回路得到的反馈项，c为神经元的外部激励输入，根据初始测定的骨骼最佳振动频率确定，f
bon_0
是初始测定的骨骼最佳振动频率，f
bon_new
是调整后的骨骼最佳振动频率，f
mus_new
是调整后的肌肉最佳振动频率，φ()与ψ()为反馈项映射函数，ε为避免分母为零的数，μ为调节因子，g()为输入项映射函数，是关于初始测定的骨骼最佳振动频率的线性函数，k,b为线性函数中的权重值，T
r
,T
a
由外部激励输入c和反馈项经过F()参数映射函数确定。
[0018]可选的，根据调整后的肌肉最佳振动频率，调整所述第二振荡器模型，方法为：
[0019][0020]其中，x,y为振荡器的系统空间的状态量，分别是x,y对时间的一阶导数，τ是振荡器的频率，μ,k是系统参数，E为能量函数，E0为初始能量；f
mus_0
是初始测定的肌肉最佳振动频率，f
mus_new
是调整后的肌肉最佳振动频率，f
bon_new
是调整后的骨骼最佳振动频率，η为骨骼康复对肌肉康复的影响因子。
[0021]可选的，所述第一模糊PID控制器包括第一PID控制器和第一模糊控制器，所述第一模糊控制器以所述第一振荡器模型输出的振动频率与所述骨骼振动传感器采集的振动频率之间的振动误差、以及该振动误差的变化率为输入，输出第一控制参数；所述第一PID控制器以该振动误差为输入，按照所述第一控制参数输出所述第一压力信号。
[0022]可选的，所述第二模糊PID控制器包括第二PID控制器和第二模糊控制器，所述第二模糊控制器以所述第二振荡器模型输出的振动频率与所述肌肉振动传感器采集的振动频率之间的振动误差、以及该振动误差的变化率为输入，输出第二控制参数；所述第二PID控制器以该振动误差为输入，按照所述第二控制参数输出所述第二压力信号。
[0023]可选的，所述气动部件根据所述第一压力信号和当前压力之间的压力差进行充放气。
[0024]可选的，所述气囊根据累加信号和当前压力之间的压力差进行充放气；其中，所述累加信号是所述第二压力信号与所述迟滞补偿信号之和。
[0025]可选的，所述迟滞补偿网络的数学模型为：
[0026][0027]其中，f
d
表示网络的输入，即第二振荡器模型输出的振动频率；P
f
表示迟滞补偿网络的输出，即用于进行前馈补偿的压力值；表示输入层的输入节点到第一层隐藏层的第i个神经元节点的权重系数，表示第一层隐藏层的第i个神经元节点到第二层隐藏层的第j个神经元节点的权重系数，w
2j
表示第二个隐藏层的第j个神经元节点到输出层的输出节点的权重系数，N为第一个隐藏层的神经元节点数量，M为第二个隐藏层的神经元节点数量，α
i
表示第一层隐藏层的第i个神经元节点的输出，β
j
为第二层隐藏层的第j个神经元节点的输出。
[0028]本申请实施例还提供一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制机器人，用于控制辅助矫正机器人，所述辅助矫正机器人包括用于矫正骨骼硬组织的变刚度外固定器和用于矫正肌肉软组织的柔性矫正器，所述变刚度外固定器设有气动部件和骨骼振动传感器，所述柔性矫正器设有气囊和肌肉振动传感器；机器人包括：
[0029]第一构建模块，用于根据预设的骨骼最佳振动频率，构建第一振荡器模型；
[0030]骨骼辅助康复模块，用于以所述第一振荡器模型输出的振动频率、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肌骨协调振动刺激辅助畸形矫正控制方法，用于控制辅助矫正机器人，其特征在于，所述辅助矫正机器人包括用于矫正骨骼硬组织的变刚度外固定器和用于矫正肌肉软组织的柔性矫正器，所述变刚度外固定器设有气动部件和骨骼振动传感器，所述柔性矫正器设有气囊和肌肉振动传感器；所述方法包括：根据预设的骨骼最佳振动频率，构建第一振荡器模型；以所述第一振荡器模型输出的振动频率、所述骨骼振动传感器采集的振动频率为第一模糊PID控制器的输入，由所述第一模糊PID控制器输出用于控制所述气动部件充放气的第一压力信号，以使所述气动部件通过充放气对骨骼硬组织施加振动刺激；根据预设的肌肉最佳振动频率，构建第二振荡器模型；以所述第二振动器模型输出的振动频率、所述肌肉振动传感器采集的振动频率为第二模糊PID控制器的输入，由所述第二模糊PID控制器输出用于控制所述气囊充放气的第二压力信号，以所述第二振动器模型输出的振动频率为迟滞补偿网络的输入，由所述迟滞补偿网络输出迟滞补偿信号，以使所述气囊根据第二压力信号和所述迟滞补偿信号进行充放气，对肌肉软组织施加振动刺激。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：利用测量仪器采集骨骼硬组织的实时振动频率和肌肉软组织的实时振动频率；根据所述骨骼硬组织的实时振动频率，调整所述骨骼最佳振动频率；根据调整后的骨骼最佳振动频率，调整所述第一振荡器模型；根据所述肌肉软组织的实时振动频率，调整所述肌肉最佳振动频率；根据调整后的肌肉最佳振动频率，调整所述第二振荡器模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据调整后的骨骼最佳振动频率，调整所述第一振荡器模型，方法为：其中，n为振荡器的总数，每个振荡器包含伸肌神经元和屈肌神经元，T
r
,T
a
分别表示兴奋的上升时间常数和自抑制的适应时间常数，二者决定振荡器输出的振动频率，α是神经元间的相互抑制系数，β是适应系数，w
ij
表示第j个振荡器到第i个振荡器的连接权重矩阵，
为第i个振荡器的伸肌神经元e和屈肌神经元f的内部兴奋状态，为第i个振荡器的伸肌神经元e和屈肌神经元f的自抑制状态，是对时间的一阶导数，表示第j个振荡器的输出，表示第i个振荡器的输出，为第i个振荡器的外部反馈回路得到的反馈项，c为神经元的外部激励输入，根据初始测定的骨骼最佳振动频率确定，f
bon_0
是初始测定的骨骼最佳振动频率，f
bon_new
是调整后的骨骼最佳振动频率，f
mus_new
是调整后的肌肉最佳振动频率，φ()与ψ()为反馈项映射函数，ε为避免分母为零的数，μ为调节因子，g()为输入项映射函数，是关于初始测定的骨骼最佳振动频率的线性函数，k,b为线性函数中的权重值，T
r
,T
a
由外部激励输入c和反馈项经过F()参数映射函数确定。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据调整后的肌肉最佳振动频率，调整所述第二振荡器模型，方法为：其中，x,y为振荡器的系统空间的状态量，分别是x,y对时间的一阶导数，τ是振荡器的频率，μ,k是系统参数，E为能量函数，E0为初始能量；f
mus_0
是初始测定的肌肉最佳振动频率，f
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李剑，张向燕，戴赟，吕成玉，魏世民，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：