1、目前，主流的外骨骼控制策略（力、位置或力位混合控制方式）從原理上存在滯后，難以達成真正的人機一體化。因此，很多研究已嘗試將人體的肌電信號(EMG)作為控制信號引入外骨骼系統(tǒng)，以期解決滯后性難題。雖然這些研究取得了一定效果，但關于如何選取合適的基于EMG提取的特征量，以及如何將這些量合理地引入控制系統(tǒng)仍未揭示清楚。針對以上難題，本學位論文旨在首先明確人體骨骼肌收縮與關節(jié)運動的生物力學機理，其次，面向實時工程應用得到相應的控制學模型；最后，

2、以膝關節(jié)為對象，實現(xiàn)下肢外骨骼的主動柔順控制。為了嘗試從 EMG中高效地提取正確的肌肉激活量信息，需要從EMG信號的產生源頭—運動神經元所發(fā)放的動作電位出發(fā)，首先研究動作電位調控及驅動肌肉收縮的控制學機理。在此基礎上，探索如何建立面向肌肉力實時預測的新型骨骼肌生物力學模型，從而明確從EMG特征量到骨骼肌力產生的控制學內涵，包括模型各物理量之間的輸入輸出關系。其次，從生物力學原理出發(fā)，嘗試開發(fā)全新的基于EMG物理模型的特征量提取算法，使其

3、能夠適用于骨骼肌激活程度的實時表征。最后，基于新型骨骼肌生物力學模型，分析人-外骨骼之間的耦合動力學與人機交互力的產生機理，并利用在線智能控制算法建立新型人機力交互接口，進行人體膝關節(jié)運動的實時預測與外骨骼主動柔順控制。
　　論文的主要研究內容與成果歸納如下：
　　1）骨骼肌收縮的生物電化學變頻調控原理。以興奮-收縮偶聯(lián)過程（ECC）為對象,建立了肌膜動作電位活動與由之引發(fā)的胞漿Ca2+濃度（[Ca2+]）變化的生物電化學模

4、型;以此模型為基礎,從控制學角度闡明了骨骼肌收縮功率的調控方式,即作為控制信號的動作電位如何調控作為驅動信號的[Ca2+],及其間接調控肌肉收縮力的原理；明確了動作電位對骨骼肌動態(tài)收縮功率的調控方式是變頻控制,并基于EMG特征頻率與運動單元主導放電頻率的關系，設計實驗對變頻調控原理進行了初步驗證。
　　2）骨骼肌收縮的半唯象生物力學模型。針對實時預測肌肉收縮狀態(tài)這一挑戰(zhàn)，提出了肌小節(jié)運行過程中各動力學環(huán)節(jié)的解耦框架，通過整合線性與

5、非線性動力學框架，構建了肌小節(jié)的半唯象模型。為了便于工程應用與控制，模型包含很少的參數并且不包含任何偏微分方程，使其高度精簡且相比傳統(tǒng)模型計算效率大為提高。通過仿真模擬多種收縮狀態(tài)（包括等長、等速），驗證了模型的有效性。
　　3）EMG信號的振子模型與骨骼肌激活量的能量核表征方法。提出了一種肌肉激活量與肌肉固有特性表征的新方法，稱為能量核方法。其初衷在于將EMG信號轉變?yōu)槠矫鎯鹊南鄨D，而相圖上狀態(tài)點的分布核心即稱作能量核。基于相圖

6、的統(tǒng)計特征，將一段EMG信號近似為簡諧振子—EMG振子。進而初步從生物力學角度將控制信號（EMG）與輸出信號（力/功率）聯(lián)系了起來，并用EMG的特征能量來表征肌肉收縮力。
　　4）人機力交互接口與下肢外骨骼機器人的主動柔順性控制。針對后期康復中的“病人主導模式”需求，提出了針對外骨骼膝關節(jié)的交替式預測-補償運動控制框架?；诠趋兰〉陌胛ㄏ竽Ｐ团c人機物理交互機理（HMIM）設計了新型人機力交互接口，包括一個在線自適應運動預測器（利用