為了使被動平衡康復訓練系統可以制定安全的訓練強度和訓練方式,本論文采用T-S模糊辨識方法建立了一種新的人體站立平衡系統數學模型。該模型以多維運動平臺的運動加速度為模型輸入,人體關節角度為模型輸出。采用人工蜂群尋優算法改進模糊C-均值聚類算法,提高了辨識前件參數的效率。通過試驗,采集了9位健康成年人的被動站立平衡調節數據,用于模型參數訓練和模型結果驗證。采用仿真結果和測量數據的均方差及互相關度,證明了所建模型是準確和合理的。
針對人體站立平衡姿態保持過程中, 下肢主要肌肉的肌力變化分布的最優求解問題。本研究將人體下肢運動肌肉骨骼簡化為具有3關節和9塊肌肉的平面物理模型, 并在此基礎上建立了用于冗余肌力優化求解的數學模型。分別利用粒子群優化(POS)單目標和多目標算法進行最優化求解。數值計算的結果表明多目標優化可以更合理地得到9組肌力的分布及變化規律。最后, 通過對仿真結果的分析, 定性地分析了被動運動下人體恢復站立平衡過程中各肌肉群的運動協調規律。
為了科學評價人體站立平衡能力, 本文基于混沌系統非線性分析理論, 提出了一種新的評價方法。該方法利用運動平臺對受試者足底施加前后方向正弦式運動刺激, 采用三個加速度傳感器固定于受試者肩、髖、膝, 采集人體平衡調節的動態數據。通過重構系統的相空間, 計算得到受試者不同體段動態數據的最大Lyapunov指數(LLE), 用LLE的差值平方和(SSDLLE)作為平衡能力的評價指標。最后用該方法計算了20位受試者的平衡指標, 并與傳統評價方法的結果進行對比, 結果表明SSDLLE較為符合受試者的平衡表現, 可以在一定程度上用于評測人體的平衡能力。此外, 結果還表明人體各個關節的協調能力決定了平衡能力的優劣; 各體段的混沌特性的差異與個體的站立平衡能力是存在相關性的。