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。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，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。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，主要用于解决下述几类问题模式信息处理和模式识别。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。神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的种天然工具，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，网络广泛应用于函数逼近模式识别数据压缩等。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。神经网络的主要改进算见表知识，更重要的是，我学到不仅仅是书本上的知识，更是种学的能力，相信这定可以帮助自己在今后的工作中起到积极的作用。在这次毕业论文中，给予我帮助最大无疑就是我的指导老师。虽然陈老师工作繁忙，但却对我的关心却丝毫不受工作的影响，电话交流非常频繁，并利用因特网及时进行护动交流，给予我很大的发展空间，不断拓展自己的思维，培养了我独立思考处理问题的能力。在这次论文中，真的感觉学到了很多很多知识，在此表示我衷心的感谢。最后，再次感谢所有在这次论文中给予我帮助的老师和同学。参考文献董玉红数控技术北京高等教育出版社，覃岭数控加工工艺基础重庆重庆大学出版社，戴向国，等数控加工基础教程北京人民邮电出版社，范俊广数控机床及应用北京机械工业出版社，杨毅数控加工的工艺设计机械工程师惠延坡，沙杰等加工中心的数控编程与操作技术北京机械工业出版社，全国数控培训网络天津分中心编数控编程北京机械工业出版社，王启平等机械制造工艺学哈尔滨哈尔滨工业大学出版社,叶伯生计算机数控系统原理编程与操作武汉华中理工大学出版社张福润等机械制造基础武汉华中科技大学出版社,刘慧芬等机床与夹具北京清华大学出版社,许祥泰等数控加工编程实用技术北京机械工业出版社,孙竹等加工中心编程与操作北京机械工业出版社,朱正心等机械制造技术北京机械工业出版社,,黄康关等数控加工编程上海交通大学出版社王启平等机械制造工艺学哈尔滨哈尔滨工业大学出版社,上海柴油机厂工艺设备研究所编金属切削机床夹具设计手册北京机械工业出版社，陈洪涛数控加工工艺与编程高等教育出版社彭文生等机械设计与机械原理华中理工大学出版社附录支承套数控加工程序具轨迹的验证手段难以和数据库和系统有效连接不容易作到高度的自动化，集成化。针对语言的缺点，年，法国达索飞机公司开始开发集三维设计分析加工体化的系统，称为。随后很快出现了像及等系统，这些系统都有效的解决了几何造型零件几何形状的显示，交互设计修改及刀具轨迹生成，走刀过程的仿真显示验证等问题，推动了和向体化方向发展。到了年代，在体化概念的基础上，逐步形成了计算机集成制造系统及并行工程的概念。目前，为了适应及发展的需要，数控编程系统正向集成化，网络化和智能化方向发展。数控加工工艺的特点数控加工工艺具有以下特点数控机床加工精度高。般只需次加工即能达到加工部位的精度，而不需分粗加工精加工。在数控机床上工件次装夹，可以进行多个部位的加工，有时甚至可完成工件的全部加工内容。由于刀具库或刀架上装有几把甚至更多的备用刀具，因此，在数控机床上加工工件时刀具的配置安装与使用不需要中断加工过程，使加工过程连续。根据数控机床加工时工件装夹特点与刀具配置使用的特点区别于普通机床加工时的情况，工件的各部位的数控加工顺序可能与普通机床上加工工件的顺序也有很大的区别。此外根据数控机床高速高效高精度高自动化等特点，数控加工还具有以下工艺特点切削量用比普通机床大。工序相对集中。较多地使用自动换刀。首件需试切削。工艺内容更具体更详细，工艺要求更严密更精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。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，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。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，主要用于解决下述几类问题模式信息处理和模式识别。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