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肩周炎康复仪的设计及其智能控制研究

2020-12-11阅读(630)

肩周炎康复仪的设计及其智能控制研究

论文摘要

肩周炎又称肩关节组织炎,其患者由于肩部活动受限,并且不能较长时间的进行自我锻炼,因而给患者的康复带来一定的不便。所以针对肩周炎的治疗设计一款康复仪器,为患者的康复提供可行有效的实现策略,就变得尤为重要,使得肩周炎康复仪的开发具有广泛的应用前景。首先,本文对人体肩部运动特性进行了分析,根据肩周炎训练模式,制定了肩周炎康复仪的预设功能。同时,设计了其机械结构的各部分尺寸及运动功能,在此基础上利用PRO/E三维绘图软件进行了模型建立和整体装配,并将其简易模型导入动力学分析软件MD ADAMS中,进行分析与运动参数的测量。其次,对康复仪的控制系统驱动和控制理论部分进行规划和设计。对工业常用的传统PID控制和神经网络PID智能控制分别进行了MATLAB环境下的仿真,并对两种控制的性能优劣进行了对比分析,并根据人体运动模式,便于以后的人性化改进,选定了神经元网络PID控制策略。最后,在对控制系统的结构进行规划之后,针对控制目标,对硬件电路进行了设计,选取了AT89C52单片机,作为控制主芯片。在此基础上,对外围电路进行扩展,设置显示及调节模块。搭建完善之后,在Prote199se中绘制了硬件电路的原理图。同时,按照选定的单神经元自适应PID控制算法,设计了控制系统的软件流程,完成康复仪控制系统基础的研发。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 本课题的研究背景及现状
  • 1.1.1 肩周炎概述
  • 1.1.2 国内外发展状况概述
  • 1.2 本课题研究的目的与意义
  • 1.2.1 机械机构创新研究
  • 1.2.2 神经网络的发展与应用研究
  • 1.3 本课题的研究内容
  • 第2章 康复仪机械系统设计及其三维仿真分析
  • 2.1 人体肩部运动模式分析
  • 2.2 康复仪机械系统的设计
  • 2.2.1 机械系统运动方案对比及拟定
  • 2.2.2 主运动机构设计及结构优化
  • 2.2.3 基于PRO/E的机构模型的三维设计
  • 2.3 基于虚拟样机技术的机构仿真及其动力学分析
  • 2.3.1 虚拟样机技术及ADAMS简介
  • 2.3.2 基于ADAMS的机构模型的建立
  • 2.3.3 康复仪虚拟样机的仿真及分析
  • 2.4 小结
  • 第3章 PID控制与神经网络理论的基础研究
  • 3.1 PID控制及其发展
  • 3.1.1 PID控制概述
  • 3.1.2 数字化的PID控制系统
  • 3.1.3 PID控制器的参数整定
  • 3.1.4 智能PID控制方法
  • 3.2 神经元网络控制基本理论
  • 3.2.1 简易神经元网络模型
  • 3.2.2 人工神经网络理论
  • 3.3 神经元网络的功能特性
  • 3.3.1 神经元网络的学习方式
  • 3.3.2 神经元网络的学习算法
  • 3.4 神经元网络的应用
  • 3.4.1 基于神经元网络的模式识别
  • 3.4.2 基于神经元网络的自动控制
  • 3.4.3 基于神经元网络的信号处理
  • 3.4.4 基于神经元网络的人工智能
  • 3.5 小结
  • 第4章 神经元PID控制器的仿真研究
  • 4.1 直流电机PID控制仿真
  • 4.1.1 直流电机数学模型的建立
  • 4.2. 单神经元自适应PID控制器的仿真研究
  • 4.2.1 PID控制与神经元网络的结合方式
  • 4.2.2 单神经元自适应PID控制器的几种典型学习规则
  • 4.2.3 典型神经元自适应PID控制器的仿真
  • 4.3 基于BP网络的神经网络PID控制器的算法规则
  • 4.3.1 基于BP网络的神经网络PID控制器的结构形式
  • 4.3.2 基于BP网络的神经网络PID控制器的前向学习算法
  • 4.3.3 基于BP网络的神经网络PID控制器的反传学习算法
  • 4.4 基于BP网络的神经网络PID控制器的MATLAB仿真
  • 4.4.1 基于BP网络的PID控制器的算法流程
  • 4.4.2 基于BP算法的神经网络PID控制的MATLAB仿真
  • 4.5 小结
  • 第5章 康复仪单神经元PID控制系统设计
  • 5.1 康复仪神经元PID控制的优势研究
  • 5.2 康复仪智能控制系统的硬件设计
  • 5.2.1 人机工程面板及预设目标
  • 5.2.2 控制电路的硬件结构
  • 5.3 动力驱动控制设计
  • 5.3.1 电机选择及控制方案设定
  • 5.3.2 控制系统的运动控制硬件设计
  • 5.4 系统器件选取及主要硬件电路设计
  • 5.4.1 数据显示电路设计
  • 5.4.2 数据处理及其外围电路
  • 5.4.3 数据采集电路设计
  • 5.5 康复仪控制系统的软件设计
  • 5.5.1 主程序流程
  • 5.5.2 速度采样及D/A中断处理子程序
  • 5.6 单神经元自适应PID控制策略的实现
  • 5.7 小结
  • 第6章 结论和展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢

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