湖南工程多自由度平臺平臺

控制單元電路板控制多通道肌電陣列電極袖套采集表面肌電信號后儲存至控制單元電路板并上傳至數(shù)據(jù)處理器；(s3)數(shù)據(jù)處理器接收表面肌電信號并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法生成手勢預(yù)測模型；(s4)使用者穿戴上殘肢接受腔，并連接好機(jī)械手和機(jī)械手腕，利用生成的手勢預(yù)測模型進(jìn)行實(shí)時(shí)手勢識別，控制單元電路板控制手腕、機(jī)械手的多個(gè)自由度運(yùn)動。其中，步驟s3中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對數(shù)據(jù)處理包括以下步驟：(s31)對原始表面肌電信號進(jìn)行預(yù)處理以提取肌肉***信號，然后用固定長度的時(shí)間窗口分割并作為無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，網(wǎng)絡(luò)的***個(gè)隱藏層利用主成分分析方法壓縮時(shí)間-空間特征；(s32)第二個(gè)隱藏層采用自編碼器學(xué)習(xí)2n個(gè)前臂肌肉完成不同手勢時(shí)相互協(xié)同的肌肉信號特征，根據(jù)肌肉協(xié)同特征和實(shí)驗(yàn)動作序列生成連續(xù)手勢標(biāo)簽，其中2n表示要識別的2n個(gè)手勢自由度，n為參與手勢運(yùn)動的前臂肌肉中互為拮抗肌肉的個(gè)數(shù)；(s33)第三個(gè)隱藏層將肌肉協(xié)同特征與連續(xù)手勢標(biāo)簽進(jìn)行擬合，生成回歸網(wǎng)絡(luò)，回歸網(wǎng)絡(luò)的輸出層包含n個(gè)神經(jīng)元，分別輸出n對拮抗肌表現(xiàn)出的連續(xù)運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)數(shù)據(jù)，其中不同神經(jīng)元表示不同的手勢，神經(jīng)元輸出的連續(xù)數(shù)據(jù)表示該手勢的力度。有益效果：本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比。無錫多自由度平臺設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動化科技有限公司。湖南工程多自由度平臺平臺

多自由度精密位移平臺由壓電馬達(dá)驅(qū)動，包含傳感器、驅(qū)動器和控制器等部件，是精密儀器運(yùn)動控制系統(tǒng)的部分，也是精密加工設(shè)備、醫(yī)療設(shè)備、微電子制造檢測設(shè)備、測量儀器、印刷設(shè)備、生物醫(yī)療設(shè)備、自動化生產(chǎn)線的關(guān)鍵組件。其壓電馬達(dá)具有高分辨率、小尺寸、低能耗等特點(diǎn)，其運(yùn)動控制部分采用先進(jìn)的EtherCAT（通用超高速以太網(wǎng)現(xiàn)場總線）方案，使系統(tǒng)不僅更簡潔、更靈活，還具有更好的實(shí)時(shí)性。主要針對醫(yī)療設(shè)備、精密測量設(shè)備和微納米加工市場，可應(yīng)用于微電子裝備、精密儀器儀表、計(jì)算機(jī)、工業(yè)控制系統(tǒng)、航空航天、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。主要客戶為光學(xué),電子顯微鏡制造商,DNA、細(xì)胞及組織檢測設(shè)備制造商, 納米材料研究及生產(chǎn)單位。哪里有多自由度平臺昆山專業(yè)多自由度平臺設(shè)備服務(wù)廠家推薦蘇州恩暢自動化科技有限公司。

系統(tǒng)控制軟件運(yùn)動控制計(jì)算機(jī)的軟件包括運(yùn)動控制軟件和邏輯控制軟件，可以通過簡單的與電腦相連從而進(jìn)行控制。計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)控制柜平臺運(yùn)動控制單元：采用含驅(qū)動器的伺服控制單元以及動作信號接收器，從而實(shí)現(xiàn)平臺系統(tǒng)啟動/停止。接收上位機(jī)發(fā)來的控制信息、對電動缸進(jìn)行運(yùn)動控制、監(jiān)控伺服電機(jī)驅(qū)動器的工作狀態(tài)、監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)動狀態(tài)、完成故障處理以及安全保護(hù)工作。信號處理單元：完成與平臺系統(tǒng)運(yùn)動狀態(tài)相關(guān)的各種傳感器信號、測試信號和數(shù)字I/O信號的處理，以及伺服驅(qū)動器的驅(qū)動等。此處采用的一整套控制系統(tǒng)單元，我們一并提供。

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為了使輸出層也能復(fù)原出負(fù)值特征，解碼過程的***函數(shù)使用tanh函數(shù)。自編碼器的損失函數(shù)使用交叉熵crossentropy函數(shù)；編碼器的權(quán)值矩陣使用xavier法進(jìn)行初始化，該方法能夠使初始權(quán)值呈均值為0的正態(tài)分布；迭代訓(xùn)練過程中使用剪枝算法減小過擬合情況，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率隨迭代次數(shù)指數(shù)衰減、并采用adam梯度下降法和mini-batch法加快訓(xùn)練速度，與非負(fù)矩陣因式分解方法相比，該方法擬合出的模型由于經(jīng)過了非線性***函數(shù)的運(yùn)算，因此具有更好的逼近效果。圖8表示從圖7中得到的肌肉協(xié)同特征中提取運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)標(biāo)簽的過程，自編碼器學(xué)習(xí)到的肌肉協(xié)同特征雖然不能直接得到期望的運(yùn)動意圖，但當(dāng)6個(gè)協(xié)同特征經(jīng)過矢量疊加運(yùn)算后，將得到圖8中所示的震蕩波形圖，其中每一個(gè)波峰表示完成某一動作時(shí)肌肉協(xié)同程度達(dá)到的**大值，兩側(cè)的波谷表示肌肉協(xié)同處于靜息狀態(tài)，因此一個(gè)完整的波谷-波峰-波谷段表示某手勢完成至**強(qiáng)肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過程，通過搜索波峰和波谷位置可以重構(gòu)出手部、腕部共三個(gè)自由度的運(yùn)動學(xué)參數(shù)標(biāo)簽。在得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)后，**后將上一層網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的肌肉協(xié)同特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)代入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸擬合。得到的網(wǎng)絡(luò)層再與是前兩節(jié)計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行堆疊。張家港多自由度平臺設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動化科技有限公司。浙江附近哪里有多自由度平臺按需定制

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