基于多參數狀態監測與軟判決的智能型康復訓練系統

溫麗萍

摘 要：本文討論了一種基于多參數狀態監測與軟判決信息融合技術的康復訓練系統。以MSP430系列MCU為核心構建起一次信號處理系統。軟判決則依據驅動輪受力、驅動電機轉速、患者坐姿著力傳感器陣列提供的諸多信息，將特有的觀測域分解成若干個互不相容的子區間，根據貝葉斯決策原理，通過信息融合方式，導出對康復訓練狀態和用戶意愿的判定結果，并隨之作出相應的驅動決策，獲得了較高的判斷精度和較好的訓練效果。

關鍵詞：單片機；傳感器；信息融合

1 引言

病中患者的肢體康復訓練過程，一般期望在患者力所能及的情況下，使其盡可能在最重的“驅動阻尼負載”下實現連續的運動，由此獲得最佳的康復鍛煉效果。然而，對于不同的患者或位于不同康復階段的同一患者來說，達到這一理想狀態并不是一件容易的事。其中最具挑戰性的工作，是對于患者意圖及自身能力的判定以及隨后的驅動決策，特別是對于那些位于初級康復階段的“有心無力”的患者，這一點顯得尤為重要。

隨著科學技術的發展，檢測手段的不斷更新和嵌入式系統等高新技術的逐步成熟，為實現高智能化的康復訓練過程提供了可能。本文討論的基于軟判決信息融合技術、且以單片機為現場一次信號處理的系統裝置實現了多參量康復訓練過程的狀態監測與控制，大大提高了判斷精度和可控驅動負載的適應性。

2 系統構成

該系統結構如圖1所示。首先，通過傳感器采集到的相關數據經采集接口模塊送入控制器，控制器的數據處理模塊對其進行相應處理，作出使用者的當前意圖和個人能力判斷，然后發出相應的驅動動作命令。執行模塊在接收到相應命令后，通過外圍電路將其轉化為相應執行動作，驅動電機進入不同的狀態和采用不同的負載。

該方法的核心是依據常識和專家經驗，采用合適的算法，借助于信息融合技術進行的軟判決，做出相應的決策，實現智能化的適應性負載驅動。系統主要由以下幾部分組成：

訓練儀機械系統：作為實驗裝置，這里采用參考文獻[3]的經驗，利用電動車改裝構成其整體構架，整體構架上安裝了相應的傳感器和可調的阻尼器等。

傳感器：分別用于轉速和張力測量。轉速測量采用CS3020霍爾芯片，輸出脈沖信號可以直接輸入數據采集模塊。每旋轉一周可獲得6個脈沖輸出；張力測量采用多點采集方式，靠背、座墊和兩邊腳蹬各安裝了兩個同型號的薄膜片式張力傳感器，經過多通道接口將數據送入采集模塊。

控制器：采用MSP430 系列單片機。其特點是低電源電壓、超低功耗、多種功能，適合于各種低功率場合。采樣電路為MSP430F149單片機內部12位的A/D，采用標準的RS-232 方式與上位機進行串行通訊。

驅動負載：沿用電動車原有的電機，通過與控制器相連的接口裝置，使其可分別在電動機和發電機狀態下工作，并可通過在線驅動與調整，獲得不同的驅動阻尼。

PC主機：通過232接口與控制器進行通信，可在離線與在線兩種狀態下實施融合運算，進行決策分析，并將結果通過接口裝置送到控制器實現驅動控制。

3 用于康復訓練過程狀態監測的軟判決算法

從系統的諸多輸入信息考慮，有多個采集點的變化是隨機的，所以依賴于分散單一的傳感信號往往難以對患者意圖與其個人能力做出準確的判斷，而只有對各種信號作出綜合考慮，才有可能獲得理想的康復訓練過程。

4 結論

本文監測器因為采用了軟判決信息融合技術，多個傳感器對康復訓練狀態多方位的監控，能有效地克服傳感器本身離散性大，對其他因素干擾大等問題，從而提高了狀態監測的可信度， 減少了誤判率。采用多參量融合技術后，融合了多個傳感器的不同信息，任何單個參量出錯都不會導致最終結果出錯，而且可保證一定的靈敏度，可靠性增強。監測器將康復訓練狀態預報分為預報和報警兩級，便于工作人員采取不同的措施。監測器還具有結構簡單，容易實現等特點。

參考文獻

[1] 宋雪臣 單振清 主編《傳感器與檢測技術》人民郵電出版社，2012年4月

[2] 黨宏社《控制系統仿真》西安電子科技大學出版社，2008

[3] 高欣等，“自行車仿真健身器的設計與實現”，《系統仿真學報》，Vol.15，No. 5，2005年5， pp.1163-1167

[4] 胡大可等，MSP430 系列FLASH 型超低功耗16 位單片機[M] . 北京：北京航空航天大學出版社，2001.

[5] 李宛洲《計算機軟件技術基礎》機械工業出版社 2010年6月