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公开(公告)号：CN113586439B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110813649.5
申请日：2021-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出一种非圆齿轮变速驱动的齿轮泵流量脉动平抑方法及齿轮泵，属于流体传动领域。目的在于解决现有齿轮泵流量脉动大的问题，提出一种能大幅度降低齿轮泵流量脉动的齿轮泵。低脉动齿轮泵包括一个电机、一个齿轮泵和一个变速器，齿轮泵主要包含一对渐开线圆齿轮，变速器主要包含一对非圆齿轮和一对减速齿轮，变速器输入轴通过联轴器与电机相连，变速器输出轴通过联轴器与齿轮泵主动轴相连。本发明提出的低脉动齿轮泵在不改变现有齿轮泵结构的前提下，通过含非圆齿轮的两级变速器变速驱动有效抑制了齿轮泵的流量脉动，具有脉动小、成本低、可靠性高、结构简单以及维护方便等优势。
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公开(公告)号：CN113586439A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110813649.5
申请日：2021-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出一种非圆齿轮变速驱动的齿轮泵流量脉动平抑方法及齿轮泵，属于流体传动领域。目的在于解决现有齿轮泵流量脉动大的问题，提出一种能大幅度降低齿轮泵流量脉动的齿轮泵。低脉动齿轮泵包括一个电机、一个齿轮泵和一个变速器，齿轮泵主要包含一对渐开线圆齿轮，变速器主要包含一对非圆齿轮和一对减速齿轮，变速器输入轴通过联轴器与电机相连，变速器输出轴通过联轴器与齿轮泵主动轴相连。本发明提出的低脉动齿轮泵在不改变现有齿轮泵结构的前提下，通过含非圆齿轮的两级变速器变速驱动有效抑制了齿轮泵的流量脉动，具有脉动小、成本低、可靠性高、结构简单以及维护方便等优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106377253A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610825647.7
申请日：2016-09-14
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/00 , G05B19/042
CPC classification number: A61B5/0488 , A61B5/0002 , A61B5/04012 , A61B5/1118 , A61B5/7203 , A61B5/7225 , A61B5/7235 , A61B5/725 , G05B19/0423 , G05B2219/25314
Abstract: 本发明提供了一种肌电信号和惯性信息同步采集装置，包括多信息采集传感器、嵌入式微处理系统、无线多平台应用接口、电源模块以及数据应用平台。多信息采集传感器通过信号同步输入接口将实时采集的肌电信息及惯性信息传递至嵌入式微处理系统，肌电及惯性信息经微处理系统进一步优化处理，并通过无线多平台接口以无线通讯的方式传输至数据应用平台。本发明装置具有通讯信号稳定、扩展功能强、轻便易携带、易操作等一系列优点，能够有效适应于运动中肌电信号和惯性信息实时同步采集，并同时满足PC机、手机等多种数据应用平台的无线数据接收处理需求，为人体在运动中肢体协同运作方式的临床研究提供了极大便利。
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公开(公告)号：CN107397649B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710681749.0
申请日：2017-08-10
Applicant: 燕山大学
IPC: B25J9/00 , A61H1/02 , A61B5/0488
Abstract: 一种基于径向基神经网络的上肢外骨骼康复机器人控制方法，建立人体上肢肌肉骨骼模型；采集上肢肌肉肌电信号及上肢运动数据，将运动数据导入上肢肌肉骨骼模型中，获得上肢关节力矩，构建径向基神经网络，给出神经网络模型；识别患者运动意图，融合分析关节角速度，将结果用于识别训练对象关节伸屈状态，确定肢体运动意图；实时采集患侧康复训练中的肌电信号及关节角度，通过神经网络得到患侧关节力矩，计算出外骨骼机械臂所需补偿的关节力矩，分析肌电信号疲劳特征，通过对疲劳程度进行分级，调整补偿力矩大小，结合运动意图控制力矩控制器实现上肢康复机器人辅助患者进行康复训练。本发明方法使康复训练过程更加适应患者，加强人机交互，提升康复效果。
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公开(公告)号：CN106073702A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610362111.6
申请日：2016-05-27
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/0488
CPC classification number: A61B5/7203 , A61B5/0476 , A61B5/0488 , A61B5/7235
Abstract: 本发明公开了一种基于小波‑传递熵的多时频尺度间脑肌电耦合分析方法，所述方法包括脑肌电信号同步采集部分和信号处理部分，脑肌电信号同步采集部分包括脑电信号采集和肌电信号采集；信号处理部分包括信号预处理和脑肌电的小波‑传递熵分析方法。本发明具有可应用性、可采纳性，在康复医学领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106073702B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610362111.6
申请日：2016-05-27
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种基于小波‑传递熵的多时频尺度间脑肌电耦合分析方法，所述方法包括脑肌电信号同步采集部分和信号处理部分，脑肌电信号同步采集部分包括脑电信号采集和肌电信号采集；信号处理部分包括信号预处理和脑肌电的小波‑传递熵分析方法。本发明具有可应用性、可采纳性，在康复医学领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107397649A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710681749.0
申请日：2017-08-10
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02 , A61B5/0488
Abstract: 一种基于径向基神经网络的上肢外骨骼康复机器人控制方法，建立人体上肢肌肉骨骼模型；采集上肢肌肉肌电信号及上肢运动数据，将运动数据导入上肢肌肉骨骼模型中，获得上肢关节力矩，构建径向基神经网络，给出神经网络模型；识别患者运动意图，融合分析关节角速度，将结果用于识别训练对象关节伸屈状态，确定肢体运动意图；实时采集患侧康复训练中的肌电信号及关节角度，通过神经网络得到患侧关节力矩，计算出外骨骼机械臂所需补偿的关节力矩，分析肌电信号疲劳特征，通过对疲劳程度进行分级，调整补偿力矩大小，结合运动意图控制力矩控制器实现上肢康复机器人辅助患者进行康复训练。本发明方法使康复训练过程更加适应患者，加强人机交互，提升康复效果。
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