[发明专利]一种肘关节力矩的肌电估计方法及测量装置

权利要求书

1.一种肘关节力矩的肌电估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集训练集，所述训练集包括肌电信号、肘关节角度信号以及关节力矩信号；

将所述训练集分别输入到随机森林回归算法模型、果蝇优化算法模型中；

所述果蝇优化算法模型输出最优参数，所述随机森林回归算法模型利用所述最优参数构建肘关节力矩估计模型；

利用所述肘关节力矩估计模型对肘关节力矩进行在线估计。

2.根据权利要求1所述的一种肘关节力矩的肌电估计方法，其特征在于，所述随机森林回归算法模型的计算步骤如下：

从训练集中随机抽取m个样本点，得到一个新的子训练集；

用子训练集训练决策树，训练过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择K个特征，并从这K个特征中选择最优的切分点在做左右子树的划分；

进而生成很多个CART回归树模型；

每一个决策树最终的预测结果为该样本点所到叶节点的均值；

随机森林最终的预测结果为所有决策树预测结果的均值。

3.根据权利要求1所述的一种肘关节力矩的肌电估计方法，其特征在于，所述果蝇优化算法模型的计算步骤如下：

初始化果蝇群体位置；

定义果蝇个体利用嗅觉搜索实物的随机距离和方向；

估计果蝇与原点的距离，再计算味道浓度判定值；

根据味道浓度判定值基于味道浓度判定函数求出果蝇个体位置的味道浓度；

找出果蝇群体中味道浓度最高的果蝇；

保留最高味道浓度值以及对应的坐标，果蝇群体利用视觉往对应的坐标位置飞去；

多次迭代，直至满足预设地带条件停止。

4.根据权利要求3所述的一种肘关节力矩的肌电估计方法，其特征在于，还包括动态自适应步长调整方法，如下公式所示：

其中，j为当前迭代次数；i为当前果蝇个体；X(i),Y(i)为当前迭代中最佳果蝇位置；randValue为随机变量；(X(i)_j,Y(i)_j)为第j次迭代中第i个果蝇个体的位置；ω为自适应权重因子；ω₀为初始调整权重因子；iteration_max为最大迭代数；iteration为当前迭代数；n为权重顺序。

5.一种肘关节力矩测量装置，其特征在于，包括固定机架、角度调整架和测力组件，所述角度调整架通过角度调整器设置于所述固定机架上，所述固定机架上设置有测力组件，所述测力组件的输入端设置有护腕。

6.根据权利要求5所述的一种肘关节力矩测量装置，其特征在于，所述固定机架底部设置有固定组件，所述固定组件用于将固定机架固定于桌面上。

7.根据权利要求5所述的一种肘关节力矩测量装置，其特征在于，所述角度调整器固定连接于所述固定机架上，所述角度调整器的输出端与所述角度调整架连接。

8.根据权利要求5或7所述的肘关节力矩测量装置，其特征在于，所述角度调整器设置有若干档位，相邻档位之差为15°。

9.根据权利要求5所述的肘关节力矩测量装置，其特征在于，所述测力组件包括刚性绳索固定器、测力器和刚性绳索，所述护腕通过第一刚性绳索与测力器相连，所述测力器通过第二刚性绳索与刚性绳索固定器相连，所述刚性绳索固定器固定连接于所述角度调整架上。

10.根据权利要求5所述的肘关节力矩测量装置，其特征在于，所述角度调整架上还设置有定滑轮，所述定滑轮用于同第一刚性绳索配合，改变第一绳索的方向。