[发明专利]基于BP神经网络整定PID的功能性电刺激精密控制方法

说明书

技术领域

本发明属于康复器械技术领域，涉及人工神经网络、功能性电刺激精密控制，尤其涉及基于BP神经网络整定PID的功能性电刺激精密控制方法。

背景技术

功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation，FES)通过电流脉冲序列来刺激肢体运动肌群及其外周神经，能够有效地恢复或重建截瘫患者的部分运动功能。据统计，脊髓损伤瘫痪患者人数逐年递增，由于脊髓再生能力微弱，目前尚未有可直接修复损伤的有效医治方法，只能实施功能康复训练。20世纪60年代，Liberson首次利用电刺激腓神经成功地矫正了偏瘫患者足下垂的步态，开创了功能性电刺激用于运动和感觉功能康复治疗的新途径。经过40多年的发展，FES已经成为了恢复或重建截瘫患者的部分运动功能，是重要的康复治疗手段。然而，如何精密控制FES的脉冲电流强度和触发时序以保证电刺激作用效果能准确完成预定的功能动作仍是FES的技术关键。虽然，根据作用效果与预定动作偏差，用闭环控制来自动调整FES刺激强度和时序参数，从而大大提高了FES系统的准确性和稳定性，但是现在有效的控制方法仍然在探索之中。

比例微积分(Proportional-Integral-Differential，PID)是一种非常实用的反馈调节算法，它根据系统检测或操作偏差，利用比例、积分、微分运算获得所需调节量以对系统进行反馈控制，因其操作方便而广泛用于工程实践。尤其当被控系统特性参数不明确或难以及时在线测定时，稳妥的闭环控制即可采用PID整定算法。面对肌肉的复杂性和时变性操作环境，由于PID的稳定性好、工作可靠，目前仍在功能性电刺激领域得到了广泛的应用。PID核心技术是精密确定其中比例、积分、微分系数，尤其在FES领域，对系统稳定性要求极为严格，所以对PID参数选择尤为重要。PID控制要取得较好的控制效果，必须调整好比例、积分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明的目的在于：提供一种基于BP神经网络整定PID的功能性电刺激精密控制方法，提高FES系统准确性和稳定性。本发明采用的技术方案是：并包括下列步骤：

首先赋予各层加权系数初始值，选定合适的学习速率η；

再将初始条件下系统输出值yout、输入与输出偏差error以及预设输入rin三个值作为BP神经网络的输入，计算神经网络的最终输出即为PID的K_p、K_i和K_d三个系数；

在新的PID系数下将系统输出yout及其与输入的新偏差即新的输入与输出偏差error，输入BP神经网络，进入下一步BP神经网络的自学习与加权系数自调整；

反复前述过程，最终实现PID控制参数的自适应在线整定，前述PID由比例单元P、积分单元I和微分单元D三部分组成，根据输入与输出偏差error，整定K_p、K_i和K_d三个参数，进而对FES系统的输出进行控制：

u(t)=Kperror(t)+KiΣj=0terror(j)+Kd[error(t)-error(t-1)],]]>