本文關(guān)鍵詞：基于輸出調(diào)節(jié)器的心臟手術(shù)機器人的跟蹤控制

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【摘要】：近年來,冠心病的發(fā)病率和死亡率都在逐年上升,嚴重威脅著人類健康。冠狀動脈旁路移植術(shù)是治療冠心病的有效手段。這種手術(shù)可以用體外循環(huán)或者非體外循環(huán)這兩種方式進行。為了避免后遺癥一般會采用非體外循環(huán)的方式。非體外循環(huán)就是使用機械裝置抑制心臟運動。但是被固定的心臟仍有明顯的殘余運動,這就使得外科醫(yī)生的操作很難進行。為了解決這一問題,人們設(shè)計了能自動跟蹤心臟運動的手術(shù)機器人。在機器人輔助手術(shù)中,帶有攝像頭的手術(shù)機器人與心臟表面的感興趣點(POI)相對靜止,外科醫(yī)生通過視頻觀看手術(shù)場景,就會感覺心臟表面的POI是固定不動的。然而,心臟運動具有快速且不規(guī)律的特點,所以大多數(shù)控制方法并不能使手術(shù)機器人精確地跟蹤心臟運動。針對這一問題,本論文采用了輸出調(diào)節(jié)器的控制方法。首先,本文對心臟運動信號做了頻譜分析和參數(shù)辨識。對心臟運動信號的頻譜分析表明,心臟運動信號主要由呼吸和心跳分量及其耦合諧波組成。根據(jù)頻譜分析的結(jié)果,我們采用了雙譜傅里葉級數(shù)作為心臟運動信號的模型,并使用Levenberg Marquardt算法對心臟運動信號進行參數(shù)辨識。辨識所得到的基波頻率信息將作為心臟運動模型的參數(shù)。同時,辨識結(jié)果表明,諧波個數(shù)相等的情況下,帶有耦合項的傅里葉級數(shù)模型比不帶耦合項的模型可以更精確地描述心臟運動信號。然后,本文根據(jù)機器人模型和心臟運動的動力模型設(shè)計了輸出調(diào)節(jié)器。輸出調(diào)節(jié)器包括狀態(tài)和輸出反饋兩種方式,考慮到有一部分狀態(tài)是可以通過直接測量得到,我們所采用的輸出調(diào)節(jié)器介于這兩者之間。這種輸出調(diào)節(jié)器的有效性在本文中得到了理論上的證明。最后,本文通過Simulink仿真比較了輸出調(diào)節(jié)器和其他控制方法,比如模型預測控制和PD控制。仿真結(jié)果表明,輸出調(diào)節(jié)器的性能是優(yōu)于模型預測控制和PD控制的。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH77;TP242

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