[发明专利]基于NARMAX模型辨识的人造神经肌肉电驱动控制方法及系统在审
| 申请号： | 201910764266.6 | 申请日： | 2019-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN110471284A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 郭玉柱;韩宗昌;王立鹏 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;A61F2/50 |
| 代理公司： | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人： | 郝传鑫;贾允<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 100191 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于NARMAX模型辨识的人造神经肌肉电驱动控制方法，其中，方法包括步骤：构建收缩单元的NARMAX模型；生成NARMAX模型的alpha多尺度小波基函数候选表达式；根据收缩单元的期待伸缩曲线，从alpha多尺度小波基函数候选表达式中选取有效项以建立稀疏模型，计算有效项系数，其中，有效项的数量等于记忆合金丝的数量；生成PWM信号，并根据有效项和有效项系数调节PWM信号；将PWM信号施加于记忆合金丝以控制记忆合金丝形变，使收缩单元实现期待伸缩曲线。在人造肌肉控制中，只需要选取不同有效项、调节PWM信号、将PWM信号施加于记忆金属丝即可实现人造肌肉控制，控制程序和结构简单、误差小、过程便易。 | ||
| 搜索关键词： | 记忆合金丝 收缩 小波基函数 人造肌肉 伸缩曲线 多尺度 控制程序 施加 电驱动控制 记忆金属丝 单元实现 模型辨识 人造神经 系数调节 形变 构建 稀疏 肌肉 | ||
【主权项】：
1.一种基于NARMAX模型辨识的人造神经肌肉电驱动控制方法，其中，人造肌肉中的收缩单元包括依次相连的多根记忆合金丝，其特征在于，所述方法包括步骤：/n构建所述收缩单元的NARMAX模型；/n生成所述NARMAX模型的alpha多尺度小波基函数候选表达式；/n根据所述收缩单元的期待伸缩曲线，从所述alpha多尺度小波基函数候选表达式中选取有效项以建立稀疏模型，计算有效项系数，其中，所述有效项的数量等于所述记忆合金丝的数量；/n生成PWM信号，并根据所述有效项和所述有效项系数调节所述PWM信号；将所述PWM信号施加于所述记忆合金丝以控制所述记忆合金丝形变，使所述收缩单元实现所述期待伸缩曲线。/n
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