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J-GLOBAL ID：202002233988691433   整理番号：20A0688077

PSO-SVMに基づく生体模倣筋電義手フィードバック制御システムの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Prosthesis Feedback Control System Based on PSO-SVM

著者 (4件)： Sui Xiuwu (天津工業大学机械工程学院,天津300387;天津工業大学天津市現代机電装備技術重点実験室,天津300387) ,  Liu Naijia (天津工業大学机械工程学院,天津300387;天津工業大学天津市現代机電装備技術重点実験室,天津300387) ,  Qiao Mingmin (天津工業大学机械工程学院,天津300387;天津工業大学天津市現代机電装備技術重点実験室,天津300387) ,  Li Haotian (天津工業大学机械工程学院,天津300387;天津工業大学天津市現代机電装備技術重点実験室,天津300387)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 32  号： 12  ページ： 1784-1789  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在研究している筋電義手の制御方式には直観的、不柔軟、多感知機能などの欠陥が欠如しており、パターン認識と多感覚機能を有する筋電義手の制御方法を設計した。パーティクルスウォーム最適化(PSO-SVM)に基づく改良サポートベクトルマシン(PSO-SVM)を用いて,動作分類装置を構築し,筋電義手動作のパターン認識とオンライン制御を実現した。経験的モード分解法を用いて,滑動信号を分解し,ファジィ論理制御を導入し,硬度と滑りの度合いが異なる物体に対して,握力の適応調整を実現した。実験結果は以下を示した。PSO-SVMアルゴリズムによるオンライン制御筋電義手の認識率は93.6%に達し、同時にPSO-SVM義手は把握目標の過程において、把握制御任務をタイムリーに把握でき、高い安定性を持ち、滑覚、硬度フィードバックのパターン認識義足における実際の応用を実現した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  フィードバック制御 ,  パターン認識 ,  義足 ,  適応制御 ,  硬度 ,  *義手 ,  オンライン制御 ,  握力 ,  制御方式 ,  分類装置 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *筋電義手 ,  *生体模倣 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生体模倣 ,  筋電義手 ,  フィードバック制御 ,  設計