本文針對的下肢外骨骼主要面向康復(fù)醫(yī)療場景。醫(yī)療康復(fù)場景下最重要的一點就是保障患者在康復(fù)訓(xùn)練時的安全,本文針對該問題,研究了面向外骨骼機器人的安全監(jiān)控系統(tǒng)。針對安全問題,本文將安全監(jiān)控的重點工作放在了外骨骼機器人運行過程中可能出現(xiàn)的故障問題上。設(shè)計了一種可以自動進行特征提取與數(shù)據(jù)融合的端到端的故障診斷模型,實現(xiàn)對外骨骼運行過程中的狀態(tài)監(jiān)測,判斷當(dāng)前機器的運行狀態(tài)是否正常,如果出現(xiàn)問題,則可以定位故障發(fā)生位置。論文的主要工作如下:（1）論文首先設(shè)計了安全監(jiān)控系統(tǒng)的軟件架構(gòu)。研究了其監(jiān)控功能,設(shè)計了外骨骼訓(xùn)練數(shù)據(jù)與系統(tǒng)平臺的數(shù)據(jù)交互方法,為后文的研究內(nèi)容提供了數(shù)據(jù)采集和計算的平臺;在此基礎(chǔ)上設(shè)計了故障狀態(tài)監(jiān)測功能的實現(xiàn)流程,并對外骨骼在實際使用過程中存在的故障問題進行了分析,確定了安全監(jiān)控系統(tǒng)需要針對的問題:運動控制系統(tǒng)故障分析,最后采集和構(gòu)造了故障數(shù)據(jù)集;（2）針對傳統(tǒng)故障模型提升診斷精度,需要對傳感器進行數(shù)據(jù)融合與特征提取的問題進行分析。針對外骨骼的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法進行了探索,研究并分析了三種傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方案在外骨骼故障數(shù)據(jù)上的應(yīng)用方法,并對其實驗結(jié)果進行了分析。得出結(jié)論:傳統(tǒng)故障診... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 下肢助行外骨骼機器人研究現(xiàn)狀
        1.2.2 機器人可靠性與安全性研究現(xiàn)狀
        1.2.3 機器人故障診斷研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容及主要目標(biāo)
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 安全監(jiān)控系統(tǒng)框架設(shè)計
    2.1 引言
    2.2 安全監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計方案
        2.2.1 安全監(jiān)控系統(tǒng)工作場景
        2.2.2 系統(tǒng)平臺概述
        2.2.3 安全監(jiān)控系統(tǒng)功能研究
        2.2.4 安全監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
    2.3 安全監(jiān)控功能設(shè)計與實現(xiàn)
        2.3.1 監(jiān)控功能概述
        2.3.2 監(jiān)控功能設(shè)計方案
        2.3.3 監(jiān)控功能實現(xiàn)方案
            2.3.3.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)傳輸與采集方法
            2.3.3.2 實時監(jiān)控指標(biāo)計算流程
    2.4 本章小結(jié)
第三章 外骨骼機器人故障狀態(tài)監(jiān)測功能研究
    3.1 引言
    3.2 故障狀態(tài)監(jiān)測功能設(shè)計
        3.2.1 故障狀態(tài)監(jiān)測功能框架
        3.2.2 故障狀態(tài)監(jiān)測功能設(shè)計
    3.3 外骨骼機器人系統(tǒng)簡述及常見故障分析
        3.3.1 外骨骼機器人系統(tǒng)簡述
        3.3.2 外骨骼機器人常見故障匯總
        3.3.3 外骨骼機器人運動控制系統(tǒng)故障分析
    3.4 故障狀態(tài)數(shù)據(jù)集采集
        3.4.1 傳感器數(shù)據(jù)介紹
        3.4.2 外骨骼故障仿真實驗數(shù)據(jù)采集
            3.4.2.1 Gazebo仿真環(huán)境概述
            3.4.2.2 仿真環(huán)境下傳感器數(shù)據(jù)的采集
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的故障狀態(tài)監(jiān)測方法研究
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.1 數(shù)據(jù)濾波
        4.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
    4.3 外骨骼多傳感器數(shù)據(jù)融合方法研究
        4.3.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合概述
        4.3.2 數(shù)據(jù)融合方法介紹
        4.3.3 外骨骼機器人異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)融合方法研究
    4.4 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的故障診斷模型研究與分析
        4.4.1 外骨骼故障數(shù)據(jù)集介紹
        4.4.2 數(shù)據(jù)融合方法及故障診斷模型的對比與分析
        4.4.3 總結(jié)與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于卷積和時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障狀態(tài)監(jiān)測方法優(yōu)化研究
    5.1 引言
    5.2 基于深度學(xué)習(xí)的時序數(shù)據(jù)融合方法研究
        5.2.1 傳感數(shù)據(jù)中的時序關(guān)聯(lián)性分析
        5.2.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合方法
        5.2.3 基于時間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
            5.2.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
            5.2.3.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
    5.3 基于卷積和時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型研究與分析
        5.3.1 基于滑動窗口的時序樣本構(gòu)造方法
        5.3.2 故障診斷模型設(shè)計方案
        5.3.3 基于時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型研究及分析
        5.3.4 基于卷積和時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型研究與分析
        5.3.5 總結(jié)與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3187701