脑中风康复设备机电一体化毕业论文(编辑修改稿)

脑中风康复设备机电一体化毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

，发展康复训练医疗机器人系统更具实际意义。 随着康复医疗机器人的研究和使用，有望简化医师与患者“一对一”的繁重治疗过程，推动残疾人“人人享有康复服务”这一目标的实现，提高残疾人的生活质量。 同时，通过临床上使用积累的大量数据，将有助于认识训练参数与康复效果之间的关系，从而能够在机器人辅助脑神经康复治疗上取得更大的突破。 因此，康复医疗训练机器人技术在现代康复医学和神经反馈训练有广泛的应用前景。 康复机器人的原理和设计 工作原理和结构 根据已广泛应用于临床的 CPM( Continuous Passive Motion) 理论， 即滑膜关节持续被动活动理论，康复训练机器人的设计应遵循 2 种设计原则． 1) 解剖学设计． 支撑并推动关节按其自然运动形式活动，在技术上可使支撑带动关节接近生理活动。 2) 随意联动设计． 通过牵动关节周围组织运动，使关节按其固有的运动轨迹活动。 解剖学设计可使患者更舒适，而随意联动则考虑到机械实现简单和使用方便，更易帮助患者进行康复训练。 因此上下肢康复训练机器人的设计采用随意联动设计，通过运动臂 的运动分别牵引上、下肢做大范围的康复训练。 上下肢康复机器人的机械结构如图 1 所示，其主要结构见图 1 中 1— 11． 1— 训练器主体， 5— 运动臂， 3— 控制面板及 LED 显示模块， 4— 齿轮， 6— 电机， 7— 电机控制模块， 8— 床边固定件， 9— 墙体固定件， 10— 电源， 11— USB 通信模块． 图 1 上下肢康复机器人机械结构 横梁装配图 立柱座 左顶端法兰 左立柱装配图 中轴承承套 图 1 中，电源 10 为电机 6 提供 24 V 工作电压，电机 6 经过减速器和一个链传动带动齿轮轴 4 转动，在齿轮轴 4 的两端有 2 个运动臂 2 和 5，它们的位置相差 180176。 ［ 5］，以保证患者在被动模式下运动时最大限度地被运动臂牵引。 当 2 个运动臂安装有 2个运动手柄时，患者就可以在运动手柄的带动下进行上肢康复训练，而当 2 个运动臂安装有 2 个运动脚踏时，患者就可以在进行相应的下肢康复训练。 控制系统设计 上下肢康复训练机器人控制系统采用 2 级控制方案，总体控制方案示意如图 2 所示。 PC 机主要负责系统的管理、状态显示和机器人运动的控制。 控制面板作为备用控制设 备，在 PC 机控制出现异常时及时控制机器人的运动状态。 电机选择 上下肢康复训练机器人可提供训练者进行主动训练和被动训练。 主动训练是指训练者利用自身的力量克服阻力旋转曲柄进行的训练。 被动训练是指训练者不借助自身的力量，随着由电机带动的曲柄进行旋转的训练。 在被动训练状态，当训练者向运动方向施加主动力时即自动转为主动训练。 在主动训练状态，当训练者停止施加主动力时即自动转为被动训练． 为适应这种训练要求，电机选择台湾 HIWIN公司的 AM1 型电机． 该电机体积小，控制电压即可控制转速，且转矩为线性，有益于电路设计。 通过增加減速箱可达到增加扭力的效果。 电机控制电路 电机控制电路选用上海新茂半导体有限公司的 SSU7301 单片机作为主控芯片． SSU7301 是 一款 8 位单片机，以标准 8052CPU 为核心，外围集成了 A/D 转换器、 PWM、 SPWM、看门狗定时器和 LCD 驱动器等多种功能，内置 8 KB 的闪速存储器。 总体来说， SSU7301单片机性能优良，资源丰富，应用方便，完全满足上下肢康复训练机器人电机控制电路设计要求。 采用单片机 PWM 调制方式对电机进行控制，驱动芯片选用 LM18200，驱动部分电路原理如图3 所示。 单片机 SSU7301 的 P1. 5 口用作 PWM 的输出端口。 PMW 采用 5 位分辨率， PWM 频率选择为 23 437. 5 Hz。 通过分别写入 0F— 1F 到 PWM D0 特殊功能寄存器，将 PWM 均匀分为 9 个等级，对应电机转速的 9 个等级。 P1. 6 端口用作电机方向控制端口，实现电机的正向和反向转动。 P1. 3 端口用作继电器控制端口，继电器导通时电机才能工作。 P3. 5端口使能第 2 功能，作为 AD1 的模拟输入端，采集 W2 上的电压，以判断机 器人的运动是主动模式还是被动模式。 电机控制电路配备一块南京国显电子公司的 LED 显示屏 HD44780，在机器人上实时显示电机运转状态以及主、被动模式信息。 通过 USB 与上位机通信，上位机可以通过用户端控制电机的转速、负载以及运动方向，并能实时显示以上信息以及有无主动训练等信息。 SSU7301MCU 的 P3. 0 和 P3. 1 端口作为第 2 功能引脚用作串口通信，用于与 C8051F320MCU 通信。 同时， P2 的 8 个 I /O 端口用作控制面板按键的检测，以防备 PC 机控制出现异常时直接控制电机的转速、负载以及运动方向。 康复机器人运动控制策略 机器人在辅助患者进行康复训练过程中，其运动控制策略有自身应用和设计特点，必须依据运动功能康复理论和病患机制。 国内外文献中有关康复机器人运动控制策略从控制手段主要分为：力控制策略、力场控制策略及生物电信号控制策略。 力控制策略：运用力传感器直接检测机器人同病患部位之间的相互作用力并对之进行控制，是机器人 辅助康复运动控制中应用最广泛的一种方法，具体控制过程大体经历了 3 个阶段：经典控制、现代控制、智能控制。 经典控制： 从广义角度讲，经典控制主要有 3 类， PID 控制、阻抗控制和力 /位置混合控制。 如 MIME、ARMGuide 等运用 PID 控制机器人辅助患者实现康复训练。 PID 控制虽然结构简单、适应性强，但是康复机器人本身是一个复杂的非线性系统，过程中如患者病情发生突变， PID 控制很难取得理想的效果。 阻抗控制是通过调节机器人末端的位置偏差和力的动态关系来实现位置和力控制的方法，不直接控制期 望的位置和力。 由 krebstt (Krebs HI)等 [2]首次提出并应用于康复机器人 MITManus 控制。 阻抗控制虽然对系统的不确定性和扰动具有较强的鲁棒性，但当患者的病情不确定时，阻抗控制表现出较差的轨迹跟踪能力。 力 /位置混合控制采用位置控制方式和力控制方式分别控制自由和受限方向上运动。 Lokomat 将患者下肢的主动力纳入力 /位置混合控制架构实现了下肢及步态的康复训练。 该方法直观上允许对康复机械同患者的相互作用力进行直接控制，但是对力、位置分别控制对系统的运算性能提出较高要求，控制系统实时性变差。 现代控制： 康复机器人是一个具有时变、强耦合和非线性的动力学特征的系统，加上患者在过程中因肌张力的变化、肌肉痉挛等造成的环境不确定性，其控制十分复杂。 上述经典控制策略在适用范围和控制效果方面均存在不足。 现代控制理论的发展为康复机器人力控制提供了重要的理论基础。 Takahashi 等 [14]运用 H2 及最优控制方法设计了一个减振系统并运用于腕关节康复训练中。 Wege 等 [15]基于 Lyapunov 稳定性理论设计了滑模位置控制器并运用于手指关节的康复训练，取得了一定的效果。 但从现有的成果来看， 最优控制往往不能保证控制的最佳特性，效果不明显。 鲁棒控制、变结构控制等虽具有适应患者病情变化的能力，但是在控制实时性严格的情况下难以保证系统的稳定性和跟踪精度。 智能控制： 随着智能控制技术发展，康复机器人运动控制进入智能化阶段，尤其被控对象有不确定性的情况下，智能控制得到了较成功的应用。 具有代表性的有： Ju 等将模糊逻辑及 PID 控制融入力 /位置混合控制使患者上肢沿直线 /圆弧路径进行康复训练。 Erol 等运用神经网络技术对 PID 控制增益进行实时调整，使康复机器人末端提供的辅助力能适应患者病情 的变化。 Ahn等基于神经模糊控制和气动人工肌肉驱动技术进行肘部康复训练实验，均取得了较理想的效果。 但智能控制也有其局限性，如模糊控制中规则库过大，模糊推理时间延长，实时性难以保证；规则库简单则控制效果受到限制。 另外，神经网络技术中隐含层及隐含层神经元数量的合理确定、泛化能力仍是一个值得研究的课题。 力场控制策略：力场控制策略仿照物理学中电势和电场力的概念，把机械手在环境中的运动视为一种人造受力场中的运动。 当需要提供辅助力时，可以将辅助力场设计为机械手末端位置矢量的函数，根据训练过程中机械手末端的位置偏差调整 辅助力大小和方向；当需要提供阻力时，可以将阻力场。