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公开(公告)号：CN110092137B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910370915.4
申请日：2019-05-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种皮带机跑偏检测系统，属于皮带机系统异常检测领域。本发明包括跑偏位置的获取、跑偏位置的图像获取、跑偏位置图像的分析与处理；其中跑偏位置的获取使用麦克风阵列拾取皮带机系统声音信号，进行预处理步骤后获取稳定的电信号，然后通过鉴频器对异常声音进行鉴频识别，并通过基于时延差的麦克风阵列声源定位算法检测出现异常频率声音的位置。本发明通过皮带跑偏时在跑偏位置发生异常声响，来进行精确定位，提高了识别准确率高，识别速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110092137A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910370915.4
申请日：2019-05-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种皮带机跑偏检测系统，属于皮带机系统异常检测领域。本发明包括跑偏位置的获取、跑偏位置的图像获取、跑偏位置图像的分析与处理；其中跑偏位置的获取使用麦克风阵列拾取皮带机系统声音信号，进行预处理步骤后获取稳定的电信号，然后通过鉴频器对异常声音进行鉴频识别，并通过基于时延差的麦克风阵列声源定位算法检测出现异常频率声音的位置。本发明通过皮带跑偏时在跑偏位置发生异常声响，来进行精确定位，提高了识别准确率高，识别速度。
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公开(公告)号：CN109718059B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910181457.X
申请日：2019-03-11
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本申请提供一种手部康复机器人自适应控制方法及装置。方法包括：获取表征用户运动想象的脑电信号和表征用户运动意图的上肢表面肌电信号；对脑电信号进行特征提取和分类识别，获取手部的期望轨迹；将期望轨迹输入变阻抗方程模型，获取手部的实际轨迹，以计算获得机器人各关节的运动控制量；其中，变阻抗方程模型的阻抗参数根据所述上肢表面肌电信号自适应调整。本发明提供的手部康复机器人自适应控制方法及装置，适用于无法进行上肢运动或者上肢动幅较小重症患者；同时本方案实时依据上肢表面肌电信号对变阻抗方程模型的阻抗参数进行自适应调整，实现了康复机器人的自适应控制，大大提高了患者康复训练过程中的人机交互水平。
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公开(公告)号：CN109805929A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910113582.7
申请日：2019-02-14
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分解及n:m一致性分析的肌间耦合特性分析方法，即一种小波包分解与n:m一致性计算相结合的肌电信号交叉频率耦合特性分析方法。根据本发明的肌间耦合特性分析方法不仅能够得到肌电信号间的非线性耦合特性，并且是能够反映不同频率比值下的肌肉间耦合信息的多通道肌电耦合特性分析方法。根据本发明的肌间耦合特性分析方法其具体包括如下步骤：步骤(a)，信号采集：选取受试者以采集肌电信号，并对采集到的肌电信号进行预处理；步骤(b)，小波包分解：将经过预处理后的肌电信号进行小波包分解；步骤(c)，n:m一致性计算：将肌电信号经过小波包分解后得到的分量进行n:m一致性计算，以分析肌电信号间的交叉频率耦合特性。
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公开(公告)号：CN109718059A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910181457.X
申请日：2019-03-11
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本申请提供一种手部康复机器人自适应控制方法及装置。方法包括：获取表征用户运动想象的脑电信号和表征用户运动意图的上肢表面肌电信号；对脑电信号进行特征提取和分类识别，获取手部的期望轨迹；将期望轨迹输入变阻抗方程模型，获取手部的实际轨迹，以计算获得机器人各关节的运动控制量；其中，变阻抗方程模型的阻抗参数根据所述上肢表面肌电信号自适应调整。本发明提供的手部康复机器人自适应控制方法及装置，适用于无法进行上肢运动或者上肢动幅较小重症患者；同时本方案实时依据上肢表面肌电信号对变阻抗方程模型的阻抗参数进行自适应调整，实现了康复机器人的自适应控制，大大提高了患者康复训练过程中的人机交互水平。
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公开(公告)号：CN111110982A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911214330.X
申请日：2019-12-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出一种基于运动想象的手部康复训练方法，首先设计包含文字语音、图片语音、虚拟动作在内的多种虚拟场景，深层次诱导受试者进行肢体运动想象；通过脑电采集设备实时采集大脑运动想象区的脑电信号，经信号预处理、特征提取、分类识别后将结果以指令形式通过蓝牙发送给可穿戴康复机械手，利用可穿戴康复机械手辅助受试者进行抓握训练，实现运动想象和物理治疗相结合方式进行手部康复训练。同时，通过Leap Motion采集受试者手部动作，并同步到虚拟场景中的虚拟手，实现可穿戴康复机械手与虚拟手的虚实交互，刺激受试者进行主动运动想象。本发明加速了受试者大脑受损运动区功能的重塑和手部康复速度与康复效果，提高患者手部康复训练的主动性。
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