[发明专利]功能性电刺激中PID参数的双源特征融合蚁群整定方法有效
申请号: | 201010184209.X | 申请日: | 2010-05-27 |
公开(公告)号: | CN101837164A | 公开(公告)日: | 2010-09-22 |
发明(设计)人: | 明东;张广举;刘秀云;朱韦西;邱爽;万柏坤 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | A61N1/36 | 分类号: | A61N1/36 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 刘国威 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及以电脉冲刺激进行肢体康复的器械领域。为实现准确稳定实时地控制FES系统地电流强度,有效地提高FES系统准确性和稳定性,本发明采用的技术方案是:功能性电刺激中PID参数的双源特征融合蚁群整定方法,包括下列步骤:首先,利用助行过程的肌肉模型HRV预测膝关节角度;其次,利用蚁群算法整定PID参数,实时调控FES电流水平强度;采用蚁群算法对PID参数进行控制,如未达到预期目标继续寻优;在新的PID系数下计算系统输出及其与肌肉模型HRV的偏差后再进入下一步蚁群算法的自学习与加权系数自调整;反复前一步骤,实现PID控制参数的自适应在线整定,并用于FES系统。本发明主要应用于整定PID参数。 | ||
搜索关键词: | 功能 刺激 pid 参数 特征 融合 蚁群整定 方法 | ||
【主权项】:
一种功能性电刺激中PID参数的双源特征融合蚁群整定方法,其特征是,包括下列步骤:首先,利用助行过程的肌肉模型HRV预测膝关节角度;其次,利用蚁群算法整定PID参数,实时调控FES电流水平强度,其整定流程为:首先根据PID的三个决策变量Kp、Ki和Kd取值范围的上下界,确定包括蚁群群体规模、搜索空间维数的参数,并对其进行编码,然后利用通过实际关节角度与肌肉模型HRV输出关节角度的相应关系作为适度评价函数计算的适应度值;采用蚁群算法对PID参数进行控制,即确定蚁群算法的参数设置,利用蚂蚁随机搜索使其变量优化PID的Kp、Ki和Kd三个系数,利用适应度函数调节蚂蚁每次寻索路径以及判断是否达到预设目标,如达到预设目标,计算最终最佳的位置即得PID的Kp、Ki和Kd三个系数,如未达到预期目标继续寻优,直到达到预设目标;在新的PID系数下计算系统输出yout及其与肌肉模型HRV的偏差后再进入下一步蚁群算法的自学习与加权系数自调整;反复前一步骤,最终实现PID控制参数的自适应在线整定,并用于FES系统。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学,未经天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201010184209.X/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种滑门式的麻将机进牌口机构
- 下一篇:一次性输氧用湿化装置