1、“.....求得关节力矩结果如图。数据较多可在中编程求解。将所得力矩数据与对应肌电信号数据置于同表格中，便于进步处理。图正常行走膝关节力矩本章小结本章建立了人体下肢动力学多刚体模型，直接利用多刚体系统动力学理论进行力学建模，方法简便，是研究人体运动的常用建模方法之。对惯性传感器记录的数据进行处理，利用角动量定理和关节质量质心回归方程，求得关节力矩，并将表面肌电信号关节力矩信号数据整合，为下章表面结电信号的识别做好准备。第四章基于神经网络的力矩预测人工神经网络概述神经网络控制属于先进控制技术，是用计算机做数字控制器的类算法。它是世纪年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，并且与现代控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为智能控制的个新分支，为解决复杂的非线性不确知不确定系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的特点人工神经网络，是在人类对大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络......”。

2、“.....是能够进行复杂的逻辑操作和实现非线性关系的系统。人工神经网络是由人工神经元相互连接组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象简化，是模拟人类智能的条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理学习联想模式分类记忆等。神经网络对控制领域有吸引力的特征能逼近任意范围上的非线性函数。信息的并行分布式处理与储存。便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现。可以多输入，多输出。能进行学习，以适应环境的变化。决定神经网络的整体性能的三大要素神经元之间相互连接的形式拓扑结构。神经元信息处理单元的特性。为适应环境而改善性能的学习规则。年建立的第个神经元模型模拟生物神经元模型，为神经网络的研究与发展奠定了基础。至今，已建立了多种神经元与网络的模型，取得了相当的成果，其中些模型被用于自动控制领域。神经网络在控制领域的进展随着人工神经网络技术的发展，其用途日益广泛，应用领域也在不断扩展，已在各工程领域中得到广泛应用。人工神经网络技术可用于如下信息处理工作函数逼近感知觉模拟多目标跟踪联想记忆及数据恢复等。具体而言......”。

3、“.....神经网络经过训练可有效地提取信号语音图像雷达声纳等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变测量自适应抽象或概括等问题。神经网络可以应用于模式识别的各个环节，如特征提取聚类分析边缘检测信号增强噪声抑制数据压缩等。模式识别是人工神经网络特别适宜求解的类问题，神经网络模式识别技术在各领域中的广泛应用是神经网络技术发展的个重要侧面。人工智能。专家系统是人工智能领域研究时间最长，应用最成功的技术，但人们在应用专家系统解决诸如语音识别图像处理和机器人控制等这类类似于人脑的形象思维的问题时，却遇到很大困难。神经网络为人工智能开辟了条崭新的途径，成为人工智能研究领域中的后起之秀。控制工程。神经网络在诸如机器人运动控制工业生产中的过程控制等复杂控制问题方面有独到之处。较之基于传统数字计算机的离散控制方式，神经网络更适于组成快速实时自适应控制系统。联想记忆。联想记忆的作用是用个不完整或模糊的信息联想出储存在记忆中的个完整清晰的模式来。如何提高模式存贮量和联想质量仍是神经网络的热点之。目前在这方面的应用有内容寻址器人脸识别器知识数据库等。信号处理......”。

4、“.....主要用于解决信号处理中的自适应和非线性问题。包括自适应均衡自适应滤波回波抵消自适应波束形成和各种非线性问题。虽然神经网络在许多领域都有成功的应用案例，但神经网络也不是尽善尽美的。目前，神经网络的理论研究和实际应用都还在进步的探索之中，相信随着人工神经网络研究的进步深入，其应用领域会更广，用途会更大。神经网络人工神经网络以其具有自学习自组织较好的容错性和优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实际应用中，的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型简称网络，目前主要应用于函数逼近模式识别分类和数据压缩或数据挖掘，神经网络结构如图所示。线性神经网络的学习算法只能训练单层神经网络，而单层神经网络只能解决线性可分的分类问题。多层神经网络可以用于非线性分类问题，但需要寻找训练多层神经网络的学习算法。图神经网络年提出了个适合多层网络的学习算法，年美国加州的小组将该算法用于神经网络的研究，才使之成为迄今为止最著名的多层网络学习算法算法，由此算法训练的神经网络，称之为神经网络。在人工神经网络的实际应用中......”。

5、“.....神经元与其它神经元的不同之处是神经元的传输函数为非线性函数，最常用的函数是和函数，有的输出层也采用线性函数。其输出为神经网络般为多层神经网络。网络的信息从输入层流向输出层，因此是种多层前馈神经网络。如果多层网络的输出层采用形传输函数，其输出值将会限制在个较小的范围内，而采用线性传输函数则可以取任意值。在确定网络的结构后，要通过输入和输出样本集对网络进行训练，亦即对网络的阈值和权值进行学习和修正，以使网络实现给定的输入输出映射关系。神经网络的学习过程分为两个阶段第阶段是输入已知学习样本，通过设置的网络结果和前次迭代的权值和阈值，从网络的第层向后计算出各神经元的输出。第二阶段是对权值和阈值进行修改，从最后层向前计算各权值和阈值对总误差的影响，据此对各权值和阈值进行修改。以上两个过程反复交替，直到达到收敛为止。由于误差逐层往回传递，以修正层与层间的权值和阈值，所以称该算法为误差反向传播算法。标准的算法和学习规则样是种梯度下降学习算法，其权值的修正是沿着误差性能函数梯度的反方向进行的。针对标准算法出现了几种基于标准算法的改进算法，如变梯度算法牛顿算法等......”。

6、“.....辅助继电器也称中间继电器，它没有向外的任何联系，只供内部编程使用。它的电子常开常闭触点使用次数不受限制。为特殊继电器,功能为初始化脉冲定时器在内的定时器是根据时钟脉冲的累积形式，当所计时间达到设定值时，其输出触点动作，时钟脉冲有。定时器可以用用户程序存储器内的常数作为设定值，也可以用数据寄存器的内容作为设定值。在后种情况下，般使用有掉电保护功能的数据寄存器。即使如此，若备用电池电压降低时，定时器或计数器往往会发生误动作。定时器通道范围如下定时器，共点，设定值秒定时器，共点，设定值秒积算定时器，共点，设定值秒积算定时器，共点，设定值秒定时器指令符号及应用如下图所示西安工业大学学士学位论文图定时器程序当定时器线圈的驱动输入接通时，的当前值计数器对的时钟脉冲进行累积计数，当前值与设定值相等时，定时器的输出接点动作，即输出触点是在驱动线圈后的秒时才动作，当触点吸合后，就有输出。当驱动输入断开或发生停电时，定时器就复位，输出触点也复位。每个定时器只有个输入，它与常规定时器样，线圈通电时，开始计时断电时，自动复位，不保存中间数值。定时器有两个数据寄存器，个为设定值寄存器......”。

7、“.....编程时，由用户设定累积值。计数器中的位增计数器，是位二进制加法计数器，它是在计数信号的上升沿进行计数，它有两个输入，个用于复位，个用于计数。每个计数脉冲上升沿使原来的数值减，当现时值减到零时停止计数，同时触点闭合。直到复位控制信号的上升沿输入时，触点才断开，设定值又写入，再又进入计数状态。其设定值在范围内有效。设定值与含义相同，即在第次计数时，其输出触点就动作。通用计数器的通道号，共点。举个例子如图图计时器程序由计数输入每次驱动线圈时，计数器的当前值加。当第次执行线西安工业大学学士学位论文圈指令时，计数器的输出触点即动作。之后即使计数器输入再动作，计数器的当前值保持不变。当复位输入接通时，执行指令，计数器的当前值为，输出接点也复位。应注意的是，计数器，即使发生停电，当前值与输出触点的动作状态或复位状态也能保持。程序的编写地址分配利用梯形图编程，首先必须确定所使用的编程元件编号，是按编号来区别操作元件的。我们选用的型号的，其内部元件的地址编号如下表所示，使用时定要明确，每个元件在同时刻决不能或次操作个字位或个字位，或浮点设置次连续增加多少个通道......”。

8、“.....重复以上操作可以完成您所要的各种继电器或寄存器。设备调试设备调试在构件属性窗口的设备调试属性页中进行，以检查和测试本构件和的通讯连接工作是否工作，在进行调试前，要先把通讯单元的各种跳线设置，计算机和通讯单元之间的通讯线也要正确连接本构件对设备的调试分为读和写两个部分，如在通道连接属性页中，显示的是读通道，则在设备调试属性页中显示的是中这些指定单元的数据状态如在通道连接属性页中显示的是写通道，则在设备调试属性页，把对应的数据写入到指定单元中。注意对与读写的通道，在设备调试时不能往下写对开关法定理求得关节力矩，求得关节力矩结果如图。数据较多可在中编程求解。将所得力矩数据与对应肌电信号数据置于同表格中，便于进步处理。图正常行走膝关节力矩本章小结本章建立了人体下肢动力学多刚体模型，直接利用多刚体系统动力学理论进行力学建模，方法简便，是研究人体运动的常用建模方法之。对惯性传感器记录的数据进行处理，利用角动量定理和关节质量质心回归方程，求得关节力矩，并将表面肌电信号关节力矩信号数据整合，为下章表面结电信号的识别做好准备......”。

9、“.....是用计算机做数字控制器的类算法。它是世纪年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，并且与现代控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之。它已成为智能控制的个新分支，为解决复杂的非线性不确知不确定系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的特点人工神经网络，是在人类对大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性全局作用，是能够进行复杂的逻辑操作和实现非线性关系的系统。人工神经网络是由人工神经元相互连接组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象简化，是模拟人类智能的条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理学习联想模式分类记忆等。神经网络对控制领域有吸引力的特征能逼近任意范围上的非线性函数。信息的并行分布式处理与储存。便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现。可以多输入，多输出。能进行学习，以适应环境的变化......”。