[发明专利]基于多粒度并联CNN模型的肌电信号-扭矩匹配方法有效
| 申请号： | 202010116661.6 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111207875B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 陈成军;黄凯;李东年;郑帅;洪军 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学;西安交通大学 |
| 主分类号： | G01L5/24 | 分类号： | G01L5/24;A61B5/22 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 魏珊珊 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于多粒度并联CNN模型的肌电信号‑扭矩匹配方法，步骤1、采集拧紧螺栓时的扭矩信号和肌电信号；步骤2、将传感器该量程按照至少两种粒度进行划分，生成与该粒度对应的多个扭矩区间，每个扭矩区间添加一扭矩标签；步骤3、生成各时间窗对应的肌电图；步骤4、根据扭矩平均值所落入的扭矩区间确定各时间窗在每种粒度划分下的扭矩标签；步骤5、生成样本集；步骤6、构造多粒度并联CNN模型，使用样本集合训练各独立CNN模型；步骤7、将操作者实际装配过程中的肌电信号输入训练后的多粒度并联CNN模型，识别出装配扭矩。本发明通过将肌电信号输入多粒度并联CNN模型，获取到扭矩值，方便且准确地实时监测拧紧扭矩。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒度 并联 cnn 模型 电信号 扭矩 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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