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🔥内容介绍
康复治疗是通过机械装置对肌肉骨骼系统疾病进行干预的医疗手段，其核心目标是帮助行动受限者实现最低限度的日常活动。气动执行器凭借其卓越的功率重量比、清洁特性、可调节流体特性、易于维修且成本低廉等优势，成为人体交互机器人的重要选择。这类执行器还具备流体可压缩性与刚度可调等特性。鉴于其在医学领域的关键作用，以及对身体组织具有高度保护性的精准控制能力，本项目重点研发配备高精度控制器的气动执行器，以构建康复治疗所需的多样化机械装置。论文首先建立了气动执行器的数学模型，基于该模型推导出执行器的微分方程。由于比例阀成本较高，本研究采用电磁阀作为执行器，并运用滑模控制理论实现位置精准调控。针对该系统的关键技术挑战，本项目重点研究康复治疗中双连杆机构的最优路径规划。为实现机械装置路径规划的最小跟踪误差，我们采用粒子群优化算法对滑模控制中的最优增益控制器进行寻优。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function plot_hht(x,imf,Ts)
% Plot the HHT.
% :: Syntax
% The array x is the input signal and Ts is the sampling period.
% Example on use: [x,Fs] = wavread('Hum.wav');
% plot_hht(x(1:6000),1/Fs);
% Func : emd
% imf = emd(x);
for k = 1:length(imf)
b(k) = sum(imf{k}.*imf{k});
th = unwrap(angle(hilbert(imf{k}))); % 相位
d{k} = diff(th)/Ts/(2*pi); % 瞬时频率
end
% display IMF
M = length(imf);
N = length(x);
c = linspace(0,(N-1)*Ts,N); % 0:Ts:Ts*(N-1)
for k1 = 0:4:M-1
figure
for k2 = 1:min(4,M-k1)
subplot(4,2,2*k2-1)
plot(c,imf{k1+k2})
set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0 c(end)]);
title(sprintf('No.%d IMF', k1+k2))
xlabel('Time/s')
ylabel(sprintf('IMF%d', k1+k2));
subplot(4,2,2*k2)
[yf, f] = FFTAnalysis(imf{k1+k2}, Ts);
plot(f, yf)
set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0 c(end)]);
title(sprintf('No.%d IMF frequency spectrum', k1+k2))
xlabel('f/Hz')
ylabel('|IMF(f)|');
end
end
figure
subplot(211)
plot(c,x)
set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0 c(end)]);
title('original signal')
xlabel('Time/s')
ylabel('Origin');
subplot(212)
[Yf, f] = FFTAnalysis(x, Ts);
plot(f, Yf)
set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0 c(end)]);
title('frequency spectrum of original signal')
xlabel('f/Hz')
ylabel('|Y(f)|');
end
function [Y, f] = FFTAnalysis(y, Ts)
Fs = 1/Ts;
L = length(y);
NFFT = 2^nextpow2(L);
y = y - mean(y);
Y = fft(y, NFFT)/L;
Y = 2*abs(Y(1:NFFT/2+1));
f = Fs/2*linspace(0, 1, NFFT/2+1);
end
% % Hilbert analysis
% function [yenvelope, yf, yh, yangle] = HilbertAnalysis(y, Ts)
% yh = hilbert(y);
% yenvelope = abs(yh); % envelop
% yangle = unwrap(angle(yh)); % phase
% yf = diff(yangle)/2/pi/Ts; % instantaneous frequency
% end
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化
电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
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