检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（工学版） 2023年第5期53卷 10-19页

作者：唐洋肖枭关绵涛倪申童雷波杨鑫西南石油大学机电工程学院四川成都610500 四川长宁天然气开发有限责任公司四川成都610051 四川长虹电源股份有限公司四川绵阳621000

针对页岩气开采中部分往复式压缩机的故障诊断仅为基于单信号的故障诊断,造成故障诊断结果的鲁棒性较低、不适用于全面监测往复式压缩机的问题,提出一种多源信号融合往复式压缩机故障诊断方法。建立多源信号融合模型,对往复式压缩机多... 详细信息

针对页岩气开采中部分往复式压缩机的故障诊断仅为基于单信号的故障诊断,造成故障诊断结果的鲁棒性较低、不适用于全面监测往复式压缩机的问题,提出一种多源信号融合往复式压缩机故障诊断方法。建立多源信号融合模型,对往复式压缩机多振动信号进行有效处理;利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)自适应优化核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM),建立基于SSA优化KELM的往复式页岩气压缩机故障诊断模型,使用往复式压缩机模拟故障试验数据对该方法进行验证并与不同优化算法比较分析。分析结果表明,经SSA优化的KELM故障诊断方法能够有效提高KELM在往复式压缩机故障诊断中的分类精度,证明了该方法在往复式压缩机故障检测方面的优越性和有效性,为多信号融合情况下复杂的动设备实现精确故障诊断提供了参考。

关键词：往复式压缩机故障诊断多源信号融合麻雀搜索算法极限学习机

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基于多源信号融合的灯泡贯流式机组故障特征提取

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人民长江 2023年第8期54卷 185-189,210页

作者：陈茗胡边李靖湖南水利水电职业技术学院湖南长沙410131 五凌电力有限公司湖南长沙410004 国家电投集团水电产业创新中心湖南长沙410004 湖南省水电智慧化工程技术研究中心湖南长沙410004

水电机组在非平稳工况及异常运行状态下,会产生剧烈的振动并发出刺耳的噪声。针对上述振动和音频信号,以灯泡贯流式水电机组为研究对象,通过布置高精度的加速度和音频传感器,对机组各部位的振动和噪声进行实时监测,采集振动和音频的多... 详细信息

水电机组在非平稳工况及异常运行状态下,会产生剧烈的振动并发出刺耳的噪声。针对上述振动和音频信号,以灯泡贯流式水电机组为研究对象,通过布置高精度的加速度和音频传感器,对机组各部位的振动和噪声进行实时监测,采集振动和音频的多源融合信号。采用核主元分析法(KPCA)与改进的K-Means聚类算法提取多源融合信号频率幅值均方根参数,得到水轮机桨叶碰磨、本体敲击及发电机局放等故障的能量分布与特征值,构建了能够反映机组状态的六维特征向量模型。现场故障模拟试验表明,该模型能准确识别出对应故障,为机组检修维护提供了有力支撑。

关键词：多源信号融合故障特征灯泡贯流式机组核主元分析法(KPCA) K均值

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基于sEMG与交互力等多源信号融合的下肢外骨骼康复机器人及其临床实验研究

基于sEMG与交互力等多源信号融合的下肢外骨骼康复机器人及其临床...

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作者：范渊杰上海交通大学

学位级别：博士

随着老龄人口的不断增加，慢性疾病患者急剧增多。有限的医疗资源与对优质医疗服务的旺盛需求形成鲜明的矛盾。另一方面，调查表明，对于中风等疾病导致的神经损伤，不及时或不恰当的治疗会引起偏瘫甚至瘫痪。主动康复训练是最有效的康... 详细信息

随着老龄人口的不断增加，慢性疾病患者急剧增多。有限的医疗资源与对优质医疗服务的旺盛需求形成鲜明的矛盾。另一方面，调查表明，对于中风等疾病导致的神经损伤，不及时或不恰当的治疗会引起偏瘫甚至瘫痪。主动康复训练是最有效的康复手段之一，而通过传统医疗设备却难以实现。本学位论文以外骨骼机器人为研究对象，以有效的临床康复为目标，对患者的运动意图识别、人体-外骨骼机器人系统的闭环控制、系统构建及临床实验开展了深入的研究，旨在实现人体-外骨骼系统的协调控制，为下肢外骨骼机器人的临床应用奠定一定的基础，最终希望能为下肢运动功能损伤患者的恢复提供有效的康复治疗手段。本学位论文的主要工作及成果归纳如下：为使下肢外骨骼康复系统能在临床康复中得到应用，根据中枢神经损伤患者的Brunnstrom分期对不同阶段的患者在康复过程中的需求进行分析，制定了主、被动式下肢康复策略，以及基于实时检测与评估的递进式康复策略。然而，要实现有效的康复治疗依然面临着几个关键性问题和难点有待解决：人体运动意图的实时准确识别、人体-外骨骼系统的协调控制、外骨骼机器人系统的建立及其临床康复实验。针对人体运动意图的实时准确识别问题，缓解人机一体化系统中，由于机械及控制系统延迟而造成的机构运动延迟，提出微分式sEMG实时特征提取算法。通过人工合成信号及sEMG信号特征提取实验，证明基于AR模型的微分式特征频率算法相比传统算法能够提前约50ms同时准确性提高约10%。利用模糊神经网络与生物力学模型，提出基于sEMG、人体关节转角和人机交互力等多源信号的运动识别算法。通过健全人的外骨骼机器人关节运动助力实验，比较了具有不同拓扑结构的模糊神经网络在运动意图识别过程中的不同性能，根据实验结果选取其中最优的网络结构，与传统算法相比，利用现有算法的实验误差能够减小约6.4%。针对人体-外骨骼系统的协调控制问题，建立人-机双向交互接口——基于sEMG的运动控制接口和基于力交互EPP的信息反馈接口。运动控制接口通过实时采集sEMG信号、人机交互力和关节转角信息，利用模糊神经网络进行多源信息融合和人体运动意图预测，并基于外骨骼系统的运动学及动力学模型，控制外骨骼机构关节转动。信息反馈通道实时检测外骨骼关节转角或转矩信息，经转换成为气囊压力值，控制气囊压力变化，将信息以气压形式反馈给人体。并基于这一人机接口，建立人机系统的闭环控制模型。人机协调控制实验结果表明，实验者能够通过人机交互接口实现指定关节转角的主动运动，在要求转角分别为0°，30°和60°时，其误差的均方根值分别为6.9780°,7.7946°和9.6750°。针对下肢外骨骼康复系统开发及其临床应用问题，根据人体下肢特征及步态特性，设计并制作了下肢外骨骼本体结构及辅助支撑机构；完成外骨骼系统各功能模块的软、硬件设计和开发。其中，下肢外骨骼包含髋关节和膝关节两个主动自由度，其活动范围分别为-25～60°和0～110°，通过滚珠丝杠和四杆机构进行传动；根据不同患者的需求，设计开发了床式、座椅式、站立式辅助支撑机构，实现卧姿、坐姿、站姿等不同姿态的康复训练。硬件系统包括：具有5000倍放大能力的肌电信号放大器；基于ISA数据总线，具有16路采集通道，最高采样频率30kHz的肌电信号采集仪；基于USB接口的4轴运动控制卡。并开发了下肢外骨骼机器人及肌电信号采集仪应用软件。并在上海市第六人民医院进行了中风病人初步临床实验，患者经治疗后，关节活动度和肌肉力基本恢复正常水平，三名患者中两名能够完成独立行走。与传统治疗方式相比，康复时间更短，对肌力恢复更有效，医护人员更轻松。

关键词：外骨骼康复机器人人机交互接口人机协调控制运动意图预测延伸生理本体感觉(EPP) 多源信号融合临床试验

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基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析

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工矿自动化 2018年第6期44卷 75-80页

作者：郭文琪田慕琴宋建成耿蒲龙姚宇太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室山西太原030024 矿用智能电器技术国家地方联合工程实验室山西太原030024

针对离心泵故障信号易被噪声淹没、数据分析困难的问题,提出了一种基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析方法。采集离心泵叶轮正常状态和磨损状态下蜗壳、出水口和底座3处的振动信号及原动机接线端的电信号;采用小波包分解提取振... 详细信息

针对离心泵故障信号易被噪声淹没、数据分析困难的问题,提出了一种基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析方法。采集离心泵叶轮正常状态和磨损状态下蜗壳、出水口和底座3处的振动信号及原动机接线端的电信号;采用小波包分解提取振动信号的特征频段,通过横向比较各频段能量值确定底座可作为最佳检测点,通过纵向比较各频段能量值以缩小频率分析范围;在缩小频率分析范围的基础上,采用线性调频Z变换对原动机接线端的电信号进行频谱分析,将故障特征频率与3次谐波频率分离,从而精确提取到故障特征频率。试验结果验证了该方法的有效性。

关键词：矿井主排水离心泵叶轮磨损故障特征频率多源信号融合小波包分解线性调频Z变换

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基于多源信号融合的气动助力外骨骼人机协同控制研究

基于多源信号融合的气动助力外骨骼人机协同控制研究

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作者：韩品刚浙江大学

学位级别：硕士

外骨骼作为一种可穿戴的智能机械装备,能够识别穿戴者的运动意图,同人体形成闭环的一体化系统,实现人机协同运动和力量辅助,使穿戴者能够在自身意识控制下轻松地完成很多原本超出能力范围的活动。基于气动肌肉驱动的气动助力外骨骼为外... 详细信息

外骨骼作为一种可穿戴的智能机械装备,能够识别穿戴者的运动意图,同人体形成闭环的一体化系统,实现人机协同运动和力量辅助,使穿戴者能够在自身意识控制下轻松地完成很多原本超出能力范围的活动。基于气动肌肉驱动的气动助力外骨骼为外骨骼机器人领域提供了一种低成本、低电磁干扰、高柔顺性和环境友好的解决方案。准确获取人的运动意图、快速适应外部负载变化、保证运动过程的流畅性和舒适度是实现外骨骼人机协同功能的关键技术。本文研究重点即以气动助力上肢外骨骼为研究对象,开展基于多源信号融合的人机协同控制研究。主要工作内容包括以下几个方面:第一,完成了上肢外骨骼机构的改进以及控制系统的设计,为多源信号的引入提供了可能。首先根据新增人机交互力检测的需求对外骨骼的机械结构进行改进;其次确定了外骨骼人机交互接口,提出了基于小型气囊的新型人机交互力测量装置,该装置有效解决了传统交互力检测方式稳定性差、准确性低、人体舒适性不好的问题;接着设计了肌电信号调理电路并对原始s EMG信号进行预处理;最后搭建了基于PC机和USB6343数据采集卡的外骨骼控制系统,并在Visual Studio平台完成控制界面的设计。第二,结合人机交互力、表面肌电、关节角度和气动肌肉内部压力等多源信号开展了人体上肢运动意图识别算法的研究。首先确定了基于力控制的上肢外骨骼人机协同运动控制策略;其次提出了基于交互关节力矩的运动意图检测方案,该方案减少了传感器的数量,提高了系统稳定性、柔顺性和响应速度;最后建立了基于逻辑回归算法的运动检测机模型,其能够对人体运动状态进行准确无误的分类,对运动意图做进一步判断,在肘关节姿态保持上扮演了至关重要的角色。第三,提出了基于负载自适应的人机协同控制策略。首先根据气动肌肉驱动的外骨骼机器人的特点,提出了初始时刻负载识别方法和初始助力系数确定方案;其次详细阐述了基于参考关节力矩的助力系数调整策略和基于气囊内部压差的助力系数调整策略,其主要目的均是使外骨骼机器人能够主动调整助力系数从而对负载变化自动适配,最大程度上提高系统适应性和舒适性;最后针对上述两种助力系数调整策略存在的优势与不足,提出整体解决方案,以自动适应负载反复变化的情况,从而获得最好的人机协同运动控制效果。第四,在不同负载、不同助力系数、不同运动模式下,对上肢外骨骼肘关节开展实验研究,实验结果表明,外骨骼系统可以准确识别出人体的运动意图,快速适应外部负载的变化,保证运动过程的流畅性和舒适度。

关键词：助力外骨骼多源信号融合气动肌肉人机协同控制交互关节力矩逻辑回归负载自适应

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复杂试飞工况下多源信号融合和长时趋势预测方法

复杂试飞工况下多源信号融合和长时趋势预测方法

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第十五届全国振动理论及应用学术会议（NVTA2023）

作者：郭天冯灿查晓文刘涛沈翔薛博文中国商业飞机有限公司民用飞机试飞中心

多源信号数据融合和长时趋势预测方法是民用飞机安全监控领域的技术保障。相较于商业飞行,民用飞机在科研试飞中由于本体改型、测试改装和飞行环境的变化,其测量信号的数据分布范围会产生剧烈的变化,而现有基于经验知识的方法难以取得... 详细信息

多源信号数据融合和长时趋势预测方法是民用飞机安全监控领域的技术保障。相较于商业飞行,民用飞机在科研试飞中由于本体改型、测试改装和飞行环境的变化,其测量信号的数据分布范围会产生剧烈的变化,而现有基于经验知识的方法难以取得满意的效果。本研究面向具有复杂工况的民用飞机科研试飞,提出一种能够融合多源信号并具有长时趋势预测能力的方法:基于相关性分析,从包含发动机振动等超1,000类多源信号中筛选出所需信号种类;通过引入具有逻辑门功能的神经网络结构,结合机器学习领域中大模型通用的Transformer架构,实现了共计114种多源信号的融合和特征提取。选取发动机排气温度等8类飞行参数为研究对象,基于超1,0000小时的试飞数据,完成机器学习模型在约600架次的各类科研试飞数据的训练,并在约500架次进行测试。测试结果表明,本方法能够达到超90%的预测准确率,同时在不同飞机和不同飞行地点的测试中均具有鲁棒性,为民用飞机试飞业务的安全稳定运行提供技术了支撑。

关键词：多源信号融合长时趋势预测民用飞机安全监控科研试飞

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基于毫米波雷达微动信号和脉搏波数据融合的睡眠呼吸暂停低通气综合征筛查技术

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雷达学报 2025年第1期14卷 102-116页

作者：赵翔王威李晨洋关建李刚清华大学电子工程系北京 100084 上海交通大学医学院附属第六人民医院耳鼻咽喉头颈外科上海市睡眠呼吸障碍疾病重点实验室上海 200233

睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS)是一种常见的慢性睡眠呼吸障碍疾病,严重影响患者的睡眠质量和身体健康.该文提出了一种基于多源信号融合的睡眠呼吸暂停与低通气检测框架,通过融合毫米波雷达微动信号与光电容积脉搏波(PPG)描记法的脉搏... 详细信息

睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS)是一种常见的慢性睡眠呼吸障碍疾病,严重影响患者的睡眠质量和身体健康.该文提出了一种基于多源信号融合的睡眠呼吸暂停与低通气检测框架,通过融合毫米波雷达微动信号与光电容积脉搏波(PPG)描记法的脉搏波数据,实现高可靠的轻接触式睡眠呼吸暂停低通气综合征的诊断,以解决传统医学上依赖多导睡眠图(PSG)进行睡眠监测时舒适度差、成本高等缺点.研究中,为兼顾睡眠呼吸异常事件检测的准确率和鲁棒性,该文提出了一种雷达、脉搏波数据预处理算法得到信号中的时频信息和人工特征,并设计了用于将两类信号融合的深度神经网络,以实现对睡眠呼吸暂停和低通气事件的精准识别,从而估算呼吸暂停低通气指数(AHI),用于对患者的睡眠呼吸异常严重程度进行定量评估.基于上海交通大学医学院附属第六人民医院临床试验数据集的实验结果表明,该文所提方案估算的AHI与金标准PSG的相关系数达到了0.93,一致性良好,有潜力普及成为家用睡眠呼吸监护的工具,并起到睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查的作用.

关键词：毫米波雷达光电容积脉搏波多源信号融合深度神经网络睡眠呼吸暂停低通气综合征呼吸暂停低通气指数

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基于多源信号的开关冗余电源健康评估研究

基于多源信号的开关冗余电源健康评估研究

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作者：谢松林电子科技大学

学位级别：硕士

随着现代电子系统对电源可靠性要求的提高,开关电源及其组成的冗余电源被广泛使用,对应的健康状态监测和评估需求与日俱增。本文基于深度学习、多源信号融合等方法对冗余电源的瞬时健康状态评估进行研究,设计并实现一套冗余电源健康状... 详细信息

随着现代电子系统对电源可靠性要求的提高,开关电源及其组成的冗余电源被广泛使用,对应的健康状态监测和评估需求与日俱增。本文基于深度学习、多源信号融合等方法对冗余电源的瞬时健康状态评估进行研究,设计并实现一套冗余电源健康状态监测与评估系统。1.电源多源信号特征分析。以开关电源关键器件为基础,对关键器件与纹波、温度、电磁场强度之间的关系进行研究。由于元器件制造工艺、器件老化程度等存在细微差异,使得纹波频谱具有独特性,因此纹波频谱可以作为电源唯一标识。针对本论文研究的开关电源,通过实验表明纹波频谱存在特征频段并随输出功率增大向低频段移动,特征频段峰值频率与输出功率之间存在对应关系,同时输出端纹波频率成分主要为开关频率。温度对开关电源关键器件参数和使用寿命都有影响,电源工作温度随电源输出功率增大而逐渐增大。电磁场强度大小也随着电源输出增大逐渐增大。2.冗余电源系统的多源信号健康状态定义方法。传统的健康状态基于器件长时间参数退化来划分,而本文是对电源瞬时状态进行评估,因此根据输出功率越大电源应力越大的特点,将状态划分为轻载、正常、重载。使用单一信号的评估方式存在信息不足,因此将温度、电磁场强度等也进行对应健康状态划分,基于多源信号融合方法进行评估。冗余电源主要指标是对输出负载功率分配的均衡性,因此根据分配均衡性将状态划分为平衡、轻度失衡、重度失衡,将单电源状态以权重方式与冗余系统结合,最终给出冗余电源系统综合健康状态。3.冗余电源系统瞬时健康状态评估方法研究。针对电源频谱中的特征频段提出基于深度残差收缩网络与长短期记忆网络相结合的特征频段识别方法,直接从冗余电源输出纹波频谱中求得各电源输出信息并获取健康状态,双电源和三电源系统准确率都达到90%以上。此方法也能简化采集线路,在工程中具有一定应用价值。对电源预测功率、温度、电磁场强度等使用全连接神经网络进行融合,直接得到电源健康状态。冗余系统的多源信息则分别使用全连接神经网络和长短期记忆网络进行融合,得到平衡健康状态,两种模型准确率都达到了90%以上。4.基于C/S架构设计并实现了一套冗余电源健康评估系统,具有数据采集、数据分析、数据存储、健康状态监测与评估等功能。

关键词：冗余电源深度学习多源信号融合健康状态评估

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基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用

基于状态智能预警驱动的柴油机IETM关键技术研究与应用

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作者：高志龙北京化工大学

学位级别：博士

柴油机作为一种关键动力设备,被广泛用于船舶航运、轨道交通、石油化工、能源电力、矿山机械、装备动力等相关行业,在国民经济乃至国防安全领域发挥着极为重要的作用。但由于其部件众多、结构复杂、工况恶劣,极易发生故障。一旦出现恶... 详细信息

柴油机作为一种关键动力设备,被广泛用于船舶航运、轨道交通、石油化工、能源电力、矿山机械、装备动力等相关行业,在国民经济乃至国防安全领域发挥着极为重要的作用。但由于其部件众多、结构复杂、工况恶劣,极易发生故障。一旦出现恶性故障将会导致停工停产,严重时甚至引发危及人身安全的重大事故。然而,当前柴油机监测报警技术较为落后,故障发生后无法得到精准识别,导致检维修效率低下。通过研究柴油机故障发生机理与对应的特征信号,借助先进算法有效提取特征参数,以实现柴油机典型机械故障的预警与诊断。并将故障诊断与交互式电子技术手册(IETM)技术相结合,实现监测、预警、诊断、维修、维护、管理等综合保障功能的深度融合,从而提升柴油机运行的安全性、可靠性和可用性。本文以大功率柴油机为对象,以提高其典型机械故障预警诊断水平和维修保障能力为目标,通过对典型机械故障机理的深入分析,研究适用于不同种类故障的预警和诊断方法。结合智能诊断算法实现柴油机运行工况的自动识别,提高预警和诊断准确率。最后探索基于故障预警驱动的IETM设计方法与架构。论文各章节主要研究内容如下:首先,综合归纳大功率柴油机典型机械故障类型,理清传统诊断方法面临的问题与挑战,分析智能诊断预警技术现状。研究国内外IETM技术发展历程、技术难点和未来发展趋势。在现有研究基础上,总结基于智能预警驱动的柴油机IETM系统关键技术点。其次,针对柴油机连杆衬套滑移,轴瓦磨损两类疑难故障,开展理论建模研究。通过建立相关数学模型,寻找故障典型特征。提出基于SAW(声表面波)无源无线测温技术的柴油机轴瓦磨损类故障预警诊断方法。研制柴油机连杆大小头瓦无线温度传感器,通过故障模拟试验证明该方法的有效性;然后,针对曲轴弯曲微变形这类恶性故障,建立多体动力学模型,通过模拟、仿真、分析其对应的故障特征及敏感参数,探究该类故障预警诊断的有效方法,并通过理论分析与实际故障案例相结合的方式证明该方法可行性;研究基于振动信号自适应的EMD降噪和聚类算法的柴油机运行功率自动识别算法,通过该算法实现对柴油机运行工况的自动识别。在无需增加传感器的前提下,引入柴油机输出功率作为预警诊断参考指标。此外,结合瞬时转速、温度、压力等参数,研究基于多源信息融合的复杂故障预警诊断方法,提高故障预警诊断的准确性。在上述研究成果的基础上,总结柴油机典型故障诊断系统设计方法。并利用实验和工程实际案例数据对系统功能进行验证。最后,研究基于智能预警驱动的IETM设计方法与架构。梳理传统IETM研制流程和编制规范,提出智能预警诊断技术与IETM相结合的实现方案,并给出基于状态智能预警驱动的柴油机IETM总体实现方法和步骤。

关键词：大功率柴油机典型机械故障智能预警诊断多源信号融合 IETM

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行走过程中人体膝关节角度连续预测与步态识别

行走过程中人体膝关节角度连续预测与步态识别

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作者：刘显文中国石油大学(北京)

学位级别：博士

随着我国人口老龄化问题的日益严重,由心血管疾病引发的中风在老年群体中发病率较高。中风能让老年患者不同程度地丧失日常生活自理能力,如果不加以防治,可能导致肌肉萎缩,进而完全丧失活动能力,对患者生理和心理产生负面影响。近年来,... 详细信息

随着我国人口老龄化问题的日益严重,由心血管疾病引发的中风在老年群体中发病率较高。中风能让老年患者不同程度地丧失日常生活自理能力,如果不加以防治,可能导致肌肉萎缩,进而完全丧失活动能力,对患者生理和心理产生负面影响。近年来,机器人智能技术和运动功能康复技术相结合,产生了外骨骼机器人。外骨骼机器人能够为老年患者和运动功能障碍患者提供运动辅助和康复训练,进而提高患者的自理能力和生活质量。目前,下肢外骨骼机器人在人机交互方面取得了一定的研究成果,由被动接受人体意图逐渐演变为主动理解人体意图。然而,下肢外骨骼机器人在人体运动意图的实时、连续识别和步态识别等方面仍然存在问题,这些问题影响了人机协同运动的柔顺度。本文以康复训练和助老助残等相关领域的下肢外骨骼机器人为研究背景,以解决人机协调运动控制技术中人体运动意图和步态识别等关键问题为研究目标,以行走运动中膝关节运动和步态为研究对象探索人体运动意图和步态识别新方法,具体研究内容包括以下几个方面: （1）针对人体运动意图识别问题,首次提出基于表面肌电（surface Electromyography,sEMG）信号和髋关节角度的多源信号融合方法并以膝关节运动为研究对象进行角度的连续预测。依据人体解剖学结构,选取大腿部位与膝关节运动相关的4块肌肉并进行sEMG信号采集;针对sEMG信号存在噪声和模糊性强等特点,依次使用滤波和归一化的预处理方法并进行特征提取。（2）本文以髋关节角度和4通道sEMG信号的肌电特征为实验数据,将其以时间序列信号形式分别输入到卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）、递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）和长短期记忆（Long and Short Term Memory,LSTM）网络回归模型中对膝关节角度进行预测,采用平均绝对误差、均方根误差和R2分数评估模型性能。同时,基于三种回归模型,本文还对仅采用肌电特征和仅采用髋关节角度进行膝关节角度预测的结果进行了对比。结果表明,基于多源信号融合方法的LSTM回归模型性能最好。（3）本文将基于足底压力信号的阈值法与基于加速度信号的连续小波变换相结合,提出了一种精度高、鲁棒性好的复合步态识别算法,通过实验验证了该复合步态识别算法具有高识别精度且能够实现对多个步态阶段和异常步态的识别。（4）本文将膝关节角度连续预测结果作为控制输入对Indego外骨骼机器人进行位置控制。通过对比和分析受试者不穿戴外骨骼地面行走和穿戴外骨骼以不同速度行走的步态、膝关节角度和肌电特征,验证人体意图识别方法用于外骨骼机器人控制的可行性。本文以解决人机协调运动控制技术中人体运动意图和步态识别等关键问题为研究目标,以行走运动中膝关节运动和步态为研究对象提出了多源信号融合的膝关节角度连续预测和复合步态识别方法并通过实验验证本文所提方法的可行性。

关键词：表面肌电信号特征提取多源信号融合膝关节角度预测步态识别

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