肢体病理性震颤的发病机理至今尚未明确,无法进行积极的预防或从根本上治愈。震颤病因和特点的不同,使常用的药物和手术治疗,只能对某种震颤起作用,且药物附有不同程度的副反应。经多年的研究,近年涌现出生物力加载和康复训练等新型治疗方法,其中生物力加载是指通过控制外部负载增加患者手臂的阻尼和惯量,来达到消除震颤的目的,并分为主动和被动两种方式。抑震系统基于上肢的机械模型,结合震颤运动信号进行实时调节附加设备,抑制非意向运动。本文基于实验室研制的两自由度可穿戴式抑震机器人,从抑震的机理和阻尼器以及病理性震颤的特点出发,对人体上肢的生物机械模型进行研究。选用反映人体肌肉收缩的肌电信号、关节角度和关节力矩等信号,进行模型的分析辨识。并确定采集的方法,利用表面肌电仪采集系统、角度传感器和六维力传感器,分别进行实验者信号的测取。辨识出符合震颤运动特性的机械模型,达到减小抑制意向运动的目的。基于人体震颤和意向运动集中于不同的频率区间的特点,将频率为目标函数,选用零相位的数字滤波器和先验性的滤波算法,分别对意向运动和震颤运动时测取的肌电信号和关节角度进行低频滤波处理,获取反映震颤特性的信号。根据分辨出的震颤运动肌电信号,提取信号的轮廓曲线和均方根值,并结合关节角度和关节力矩分别作为系统的输入和输出。利用改进的辅助变量法辨识意向运动和震颤运动时关节角度和肌电信号间的关系模型,以及选用RBF神经网络进行关节力矩和肌电信号的定量关系的标定,以取得随肢体运动状态而变化的机械模型。进行验证对照时,利用动力学理论和人体的工程学参数将上肢进行简化,建立传统的关节角度和关节力矩的关系模型。并将本文所建立的生物机械模型与传统机械模型进行对照实验,分析所建生物机械模型的有效性。