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模型辨识文献资料
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功能电刺激腕关节运动的自适应控制技术研究
针对功能电刺激(FES)康复技术中肌肉的时变和高度非线性的特点,提出一种实时调整FES系统输出,实现康复患者自适应训练的方法.考虑到患者问和康复各阶段肌肉对电刺激响应能力的差异,利用神经网络良好的非线性逼近能力,采用神经网络辨识器辨识相关运动肌肉的FES模型,并在此基础上,利用神经网络控制器在线调节控制策略及刺激参数,提高FES系统的自适应能力.通过人体腕关节运动控制的FES实验,验证该方法具有较高的轨迹跟踪控制精度和较强的自适应能力.
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基于径向基网络的液冷服人体实验非线性模型辨识
目的建立液冷服人体实验的非线性数学模型,研究人体状态参数与液冷服入口水温的关系.方法根据人体热学特性和以前的实验数据,运用径向基(RBF)神经网络辨识建模,考察了网络对该实验系统建模的适应性.结果 RBF液冷服人体网络对人体状态和液冷服相关数据有很好的辨识能力,逼近速度快.结论 RBF网络适合本文仿真实验,有利于今后实时的自适应控制.