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李睿: 作品数：10 被引量：61H指数：6; 供职机构：西安交通大学机械工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金创新研究群体项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

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脑控智能假肢的人机协同控制方法研究被引量：2: 2017年; 针对脑控智能假肢系统目前普遍存在着人机交互能力不足的问题,通过对人手运动过程中脑控机理的分析和依据人机协同控制理论,提出了一种适用于脑控智能假肢的人机协同控制策略。分析表明,人机协同控制方法主要分为2个部分,即基于触滑觉传感器的假肢抓握控制方法和基于触滑觉传感器的假肢抓握保持控制方法。同时结合多感知融合技术,搭建了一种脑控智能假肢人机协同控制系统,并进行了实验验证。实验结果表明,该系统能够可靠地完成假肢的连续完整操作,且具有较高的鲁棒性。; 李睿张小栋刘畅李瀚哲; 关键词：人机协同

SSVEP-BCI抗自由眨眼稳定性的ANFIS方法被引量：1: 2019年; 针对伪迹干扰下脑机接口稳定性问题,以自由眨眼动作下稳态视觉诱发脑机接口的稳定性为切入点,进行了稳态视觉诱发脑电信号去眼电伪迹(electroculography,简称EOG)研究。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inferency system,简称ANFIS)的无眼电电极下脑电信号眼电伪迹的自适应消除方法并进行实验,验证该方法对自由眨眼动作下稳态视觉诱发脑机接口稳定性的提高。该伪迹消除方法通过自适应神经模糊推理系统逼近眼电信号源至眼电伪迹的非线性变换函数,达到消除脑电信号中眼电伪迹的目的。算法通过前额叶区脑电信号获得替代性眼电信号源,经延时处理后,输入自适应噪声消除器中以消除各通道脑电信号中的眼电伪迹。通过自由眨眼动作下稳态视觉刺激实验,对该伪迹消除方法中各参数及函数的选择进行了研究,并将该方法与经典滤波和传统独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)进行对比,证明了该方法在消除眼电伪迹的情况下保留了稳态视觉刺激的有效信息,识别正确率较经典滤波相比最高提高了6.25%,较传统ICA相比最高提高10%,保证了稳态视觉诱发脑机接口在自由眨眼动作下的稳定性。; 陆竹风张小栋张黎明李瀚哲李睿; 关键词：脑机接口自适应神经模糊推理系统

自适应带宽核密度估计在旋转机械劣质监测数据识别中的应用被引量：1: 2022年; 运行环境异常、人为因素干扰及采集设备故障等问题可能导致旋转机械监测数据中出现与设备健康状态无关的异常值或缺失数据,造成机械健康状态误判及维护策略制定不当等问题,为此,提出了一种基于自适应带宽核密度估计的劣质监测数据识别方法。通过对采集数据进行频域积分从而将零点漂移与局部噪声“冲击化”,计算积分后的峭度指标;采用局部均值误差进行高斯核带宽自适应选择,获得峭度指标的概率密度函数,并将95%置信区间的边界作为劣质数据识别阈值。通过车桥耐久监测全寿命数据对提取方法进行验证,结果表明,相比于固定带宽以及基于四叉树分割算法的核密度估计方法,所提方法对劣质监测数据具有较好的识别效果。; 倪泽行王琇峰徐波李睿; 关键词：机械装备

表情驱动下脑电信号的建模仿真及分类识别被引量：15: 2016年; 针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性;提出了一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的表情驱动下脑电信号分析识别方法,有效提高了表情驱动下脑电信号的识别率。从神经生理学角度验证了表情驱动脑电信号的特征来源是受大脑前额叶皮层和边缘系统相互协调共同控制的,并通过实验验证了所提脑电信号分类识别算法切实有效,其最高分类准确率可达85%。; 张小栋郭晋李睿陆竹风; 关键词：脑电信号小波变换神经网络

脑控技术的研究与展望被引量：16: 2014年; 脑-机接口作为一种特殊的人机交互方式,为机电设备的脑意念控制提供了新思路,是智能机器人领域的研究热点。随着生物传感和信号处理等技术的进步及脑-机接口技术的不断突破,脑-机接口技术逐渐地由原有的大脑-计算机接口技术发展为大脑-机电设备接口技术,从而形成了一个新的技术理论体系——脑控技术。笔者在论述了国内外脑-机接口技术发展现状的基础上,系统地提出了脑控技术的概念及其所涉及的关键技术,讨论了典型的脑控假肢和脑控残疾轮椅的现有研究成果以及脑控技术在外骨骼机器人中的应用前景,并对这项新技术的发展进行了总结和展望。; 张小栋李睿李耀楠; 关键词：脑电图机器人人机交互

利用运动准备电位的人体下肢自主运动意图预先感知方法被引量：6: 2019年; 针对下肢外骨骼机器人穿戴者的运动与机器人本身响应之间存在时间迟滞而导致控制实时性差的问题,提出了一种利用运动准备电位(RP)的人体下肢自主运动意图预先感知方法。首先,根据人体下肢运动的脑电(EEG)产生机理和耦合神经元集群模型仿真了下肢产生运动意图时大脑运动皮质区的RP响应,验证了下肢产生运动意图时其EEG中存在RP;其次,利用下肢肌电(EMG)确定了下肢自主运动的起始时刻并完成EEG中自主下肢运动事件的触发标记,同时利用多元经验模式分解(MEMD)方法去除了EEG中的运动伪迹成分,进而利用叠加平均法和模板匹配法实现了下肢自主运动的RP提取及其运动意图的预先感知;最后,搭建检测系统进行实验验证。实验结果表明:该方法可在离线情况下于人体下肢自主运动开始前约120 ms实现下肢运动意图的预先感知,其平均识别正确率为74.4%。该方法实现了人体下肢自主运动意图的预先感知,可为外骨骼机器人的柔顺控制提供信息提前量。; 李瀚哲张小栋李睿李睿杨昆才尹贵; 关键词：外骨骼机器人脑电

利用表面肌电信号的下肢动态关节力矩预测模型被引量：14: 2015年; 为实现表面肌电信号的下肢关节力矩动态解码,建立了从表面肌电信号到关节力矩输出的人体下肢运动系统正向生物力学模型。首先,从幅值和频率两个角度建立表面肌电信号到骨骼肌激活程度模型;其次,根据肌丝滑移理论,构建反映骨骼肌生理结构和微观力学特性的肌肉力模型,同时确定活动肌肉拉力线方向及力作用点位移矢量,将骨骼肌力转换到关节力矩;最后,以牛顿-欧拉逆动力学方法获得关节力矩作为准确值,给出正向生物力学模型参数动态标定方法。在模型基础上,对4名对象进行随意步态下膝关节屈伸动态力矩预测试验,结果表明:所建模型对步态行走下的膝关节动态关节力矩具有很好的动态跟踪性能,最大绝对误差为(11.0±1.32)N·m,平均残差为(4.43±0.698)N·m,预测值与准确值之间的平均线性相关系数为0.927±0.042,验证了该方法的正确性和有效性;可为康复训练机器人人机协同过程中的力学交互模式研究提供接口。; 陈江城张小栋李睿石强勇王贺; 关键词：表面肌电信号肌肉模型

三态空间电压矢量分布三桥臂开关功放的控制被引量：4: 2015年; 针对传统电磁轴承开关功放采用两路独立的H桥控制结构存在的体积庞大、功率损耗高等缺点,以空间电压矢量分布(space voltage pulse-width modulation,SVPWM)控制理论为基础,结合H桥三电平控制的优点,提出一种三电平三桥臂功率放大器的实现方法。该方法通过对不同结构载波的选择分别设计了基于对称结构、非对称结构下SVPWM主动电磁轴承开关功放的控制算法,对比分析了在不同载波结构下纹波电流的特性,并在Matlab/Simulink环境下构建出两种原理性仿真模型。在dSPACE实时仿真系统下搭建出一个三桥臂功放电路控制平台,并对两种不同结构下功率系统的频率特性进行了测试。理论与实验结果表明,基于对称结构的三态SVPWM控制算法,不仅可有效地提高电流响应速度,而且还能够使纹波电流频率加倍、纹波幅值显著减小,当频率为1 750rad/s时,其系统增益仅为-3dB。因此,该方法在满足电磁轴承系统低纹波电流和良好动态特性要求的同时也提高了主动电磁轴承系统的可靠性性能。; 李睿孙岩桦邱洪段瑞瑞; 关键词：开关功放电流纹波

面向假肢的场景动画稳态视觉诱发脑控方法被引量：6: 2017年; 针对现有脑控假肢技术的控制精度低、稳定性差的问题,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的产生机理,提出一种由场景动画稳态视觉诱发的脑控新范式。该范式以正常人或残疾人的生活场景为刺激源蓝本,根据智能假肢的控制目标,在将生活场景分解为对应的独立刺激场景图、且对其进行灰度标准化处理后,采用方波调制模式对一组对比鲜明的黑白反转色图片进行视觉刺激,由此诱发出一种基于场景动画的SSVEP;进而,通过对场景动画的SSVEP神经传导过程进行数学建模与仿真,建立了一种基于典型相关分析(CCA)的脑电信号处理方法。在专用于场景动画SSVEP的智能假肢脑控平台上进行实验,系统的平均正确率为91.41%,平均信息传输率为15.32bit/min,其最高平均识别率达到了98.44%。实验结果表明:该方法可将正常人生活场景图与传统稳态视觉诱发方法进行结合,不仅能够提高假肢动作的平均识别精度和信息传输率,而且具备可降低使用者视觉疲劳的作用。; 李睿张小栋张黎明陆竹风; 关键词：视觉诱发

用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法被引量：8: 2017年; 针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。; 张黎明张小栋陆竹风李睿; 关键词：稳态视觉诱发电位脑-机接口

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