【摘 要】
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脑卒中正成为老年人的一种非常常见且危害很大的疾病。已有临床试验表明,及时和适当的康复训练能够增强患者的运动功能,促进患者康复。传统的康复训练与评估以职业医师辅助为主,不仅评估过程耗时,而且评估结果准确性受医师主观影响大。康复机器人这种新兴技术的出现为脑卒中患者的康复训练和运动评估提供了新的解决方案。本研究的目标是开发一种低成本、结构简单的上肢康复机器人,并通过基于机器学习算法的康复评估模型实现脑卒
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脑卒中正成为老年人的一种非常常见且危害很大的疾病。已有临床试验表明,及时和适当的康复训练能够增强患者的运动功能,促进患者康复。传统的康复训练与评估以职业医师辅助为主,不仅评估过程耗时,而且评估结果准确性受医师主观影响大。康复机器人这种新兴技术的出现为脑卒中患者的康复训练和运动评估提供了新的解决方案。本研究的目标是开发一种低成本、结构简单的上肢康复机器人,并通过基于机器学习算法的康复评估模型实现脑卒中患者上肢运动功能自动评估。主要工作分为以下几个部分:（1）设计了一款具有两个自由度的桌面式上肢康复机器人,并搭建了用于该康复机器人的硬件控制系统。结合人体工学相关知识,确定了康复机器人的结构尺寸,并利用SOLIDWORKS软件建立了该康复机器人的三维模型。按照硬件控制系统中各个元器件的不同功能需求对元器件进行了选型,并设计了信号调理电路以便于数据采集。（2）针对所设计的桌面式上肢康复机器人,设计了康复机器人所搭载无刷直流电机的运动控制系统。分别采用PID控制器,模糊PID控制器和模糊控制器对电机的转角、转速和输出推力进行控制。此外,开发了无刷直流电机运动控制软件和上肢康复训练与运动评估软件,并介绍了上位机软件的功能和使用方法。（3）通过所开发的桌面式上肢康复机器人采集患者在主动训练过程中的运动学和动力学数据,并对数据进行滤波和归一化等预处理操作,选择轨迹偏移、平均速度、最大瞬时加速度、上肢最大推力这4个评价指标,建立了基于BP神经网络、K近邻算法和支持向量回归算法的脑卒中患者上肢运动功能定量评估模型。（4）开展桌面式上肢康复机器人运动控制系统阶跃响应实验验证了所设计的电机转角、转速和输出推力控制系统的可靠性。阶跃响应实验显示,电机输出推力、转角和转速控制系统从激励到稳定的时间分别为614ms,672ms和325ms。电机输出推力、转角和转速控制系统均无超调,稳态误差均为0。所设计的电机运动控制系统具有响应速度快,准确性和稳定性好的特点。（5）在医师的帮助下,开展了脑卒中患者上肢运动功能临床定量评估实验,分析了所提出的3种上肢运动功能定量评估模型的评分性能。实验结果显示,BPNN模型评分的准确率高达87.10%,高于KNN模型（83.87%）和SVR模型（74.19%）。BPNN模型、KNN模型和SVR模型的均方根误差分别为2.824、3.222和10.838,决定系数分别为0.973、0.966和0.612。BPNN模型评分与医师评分的相关系数高达0.986,高于KNN模型（0.983）和SVR模型（0.945）。综合准确率、均方根误差、决定系数和相关系数这4项评价指标,相比于KNN模型和SVR模型,BPNN模型具有最佳的评分性能。
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