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公开(公告)号：CN115463003A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211105108.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信息融合的上肢康复机器人控制方法，属于康复机器人技术领域，包括根据机器人末端的位置、速度和患者对机器人末端施加的力来预测患者的运动意图；根据机器人末端位置及与外部环境碰撞的力来估计环境特征；根据患者施加在机器人末端的力及其变化率，基于卡尔曼滤波算法对运动意图和环境特征进行信息融合；基于模糊朴素贝叶斯原理，计算机器人当前的末端位置及与外部环境碰撞力的基本概率分布，判断任务是否完成；由于任务过程中的碰撞，引入柔顺模型，减小机器人末端与外部环境发生碰撞时的力，以保证任务操作过程中的安全性。本发明不仅提高了训练任务的完成度和患者的主动参与度，也提高了康复机器人辅助的智能性。
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公开(公告)号：CN115463003B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202211105108.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N7/02 , G16H20/30 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于信息融合的上肢康复机器人控制方法，属于康复机器人技术领域，包括根据机器人末端的位置、速度和患者对机器人末端施加的力来预测患者的运动意图；根据机器人末端位置及与外部环境碰撞的力来估计环境特征；根据患者施加在机器人末端的力及其变化率，基于卡尔曼滤波算法对运动意图和环境特征进行信息融合；基于模糊朴素贝叶斯原理，计算机器人当前的末端位置及与外部环境碰撞力的基本概率分布，判断任务是否完成；由于任务过程中的碰撞，引入柔顺模型，减小机器人末端与外部环境发生碰撞时的力，以保证任务操作过程中的安全性。本发明不仅提高了训练任务的完成度和患者的主动参与度，也提高了康复机器人辅助的智能性。
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公开(公告)号：CN220036839U
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202321397433.6
申请日：2023-06-04
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种用于风力机叶片无损健康监测的声学采集装置，包括设置在采集器主体箱内的采集模块、网络模块、防护模块和电源模块，采集器主体箱通过延伸支架安装在风机塔筒侧面；其特征在于：所述采集模块由麦克风和音频采集板组成，所述麦克风采集到的声音信号经音频采集板处理后由所述网络模块向外传输，所述防护模块包括设置在所述采集器主体箱内加热丝、除湿器和防鸟防尘装置；所述电源模块采用自复位防雷装置和工业电源组合，通过所述工业电源为所述网络模块、防护模块以及采集模块供电。本方案的风机叶片噪声采集器通过结构设计以及各种防护措施，使采集器在较为恶劣的环境中稳定采集风机噪声，保证了系统的可靠性和稳定性。
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