非线性系统辨识在人体动态平衡建模中的应用.pdfVIP

摘 要 摘 要 平衡能力是人体的重要功能，在人类生活中起着重要的作用，例如，人体维持各种 静态姿势，完成各项简单或复杂动作，进行各类体育活动等。而对于老年人、脑卒中患 者和伤残病人平衡能力就显得更加重要。因此，对人体平衡能力的研究具有重大意义。 人体动态平衡过程的建模，可用来分析人体在受到外界扰动时，恢复平衡的能力。 已有研究，通常以PD/PID 控制器作为中枢神经系统，控制小角度晃动下的人体线性化 模型，如一级或二级倒立摆模型等，仿真得到人体的动态平衡调节过程曲线。但是，人 体是一个复杂的非线性系统，简单的线性化模型，不能真实的反映人体平衡调节过程。 而非线性系统辨识方法，可以解决非线性建模问题。近年来，基于神经网络、模糊 逻辑、遗传算法等知识形成了许多新型的辨识方法,已成为非线性系统辨识的研究趋势。 因此，本文的具体研究内容包括以下几个方面： 第一，基于六自由度运动平台，在被动运动模式下，研究人体动态平衡过程中的频 率特性。另外，针对人体重心数据的采集，本文采用加速度传感器，解决了人体压力中 心随频率变化时，不能准确反映人体质心轨迹的问题。最终，通过实验及分析得到了人 体动态平衡调节过程中的带宽，为非线性系统辨识提供了基本信号特征。 第二，采用基于遗传算法优化 BP 神经网络的非线性系统辨识方法，对人体动态平 衡调节过程进行建模。同时，得到了不同个体在平衡调节过程中的权值和阈值，为人体 平衡能力分类奠定了基础。 第三，根据建模结果，提出了一种新的平衡能力分类方法。采用支持向量机，以不 同个体的权值和阈值作为分类数据，以人体在动态平衡调节所需时间作为分类标准，最 终实现了对人体平衡能力的分类。 总之，本研究采用被动运动模式，得到了人体动态平衡过程中的频率特性，结果更 加的客观准确；基于非线性系统辨识方法，建立了人体动态平衡过程的模型；采用支持 向量机，实现了人体的平衡能力分类，且分类准确度高达到94% 。这些不仅为平衡能力 的分类提供了一种新的方法，也为医学研究提供了数据支撑。 关键词 频率特性 非线性系统辨识 人体动态平衡建模 平衡能力分类 支持向量机 I Abstract Abstract Balance which is the most important function of human body plays an important role in human life, when who maintains a variety of static posture, completes a variety of simple or complex movements, makes various sports activities. As for the elderly, patients with cerebral apoplexy and disability patient, balance becomes more important. Therefore, the study of human balance is of great significance. The modeling of human dynamic balance, can be used to analyze the ability of restore balance in the external disturbance. Existing studies usually used PD / PID controller as the central nervous system, to control the linear model of human body, such as, an inverted pendulum model or a double inverted