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并通过接收的数据进行神经网络处理，生成手势预测模型。其中，机械手腕包括锥齿轮组机构、皮带轮传动机构、伺服电机和手腕支撑框，锥齿轮组机构采用四个锥齿轮相互啮合，构成十字型排布，左、右两个锥齿轮安装在手腕支撑框架上，并分别连接有传动轮，皮带轮传动机构连接在传动轮上，并连接有伺服电机；锥齿轮组机构中水平方向的两个齿轮为太阳轮，太阳轮通过主动轴与传动轮相连，太阳轮通过太阳轮顶丝固定在主动轴上，传动轮通过传动轴顶丝固定在主动轴上，垂直方向上部为连接机械手的***行星齿轮，下部为第二行星齿轮，***行星齿轮和第二行星齿轮之间穿过一空心被动轴，空心被动轴与***行星齿轮和第二行星齿轮之间安装有深沟轴承，手腕支撑框架由左面板、右面板、梁和底板构成，左面板、右面板上端通过梁连接，下端与底板固定连接，伺服电机安装在左、右面板上，伺服电机皮带轮与传动轮通过皮带套接，皮带外侧固定一压轮。本发明所述的多自由度肌电假手控制系统的使用方法包括以下步骤：(s1)令使用者戴上多通道肌电阵列电极袖套，然后连接好控制单元电路板、电池；(s2)令使用者根据实验动作序列完成手势，数据处理器向控制单元电路板发出采集表面肌电信号的指令。浙江专业多自由度平台设备服务厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。广东生产多自由度平台市场

动感模拟仿真平台由Stewart机构的多自由度运动平台、计算机控制系统、驱动系统等组成。下平台安装在地面，用于固定基座，上平台为支撑平台。计算机控制系统通过协调控制电动缸的行程和速度，实现运动平台的多个自由度的运动，即笛卡尔坐标系内的三个平移运动和绕三个坐标轴的转动。各主要组成部分简述如下：1、动感平台上平台：连接需要被模拟动作的机构，例如驾驶舱，座椅等。上、下铰接：此处安装配件采用转角较大的万向节，上铰接链接用于连接上平台与电动缸的活塞杆，下铰接用于连接固定基座与电动缸的筒体。电动缸的行程，速度，以及整个平台的负载可以根据客户的需求而定制。下平台：安装固定基座。2、计算机控制系统71be09e9-c5ce-4a8e-8816-ab平台运动控制单元：采用含驱动器的伺服控制单元以及动作信号接收器，从而实现平台系统启动/停止。接收上位机发来的控制信息、对电动缸进行运动控制、监控伺服电机驱动器的工作状态、监控系统的运动状态、完成故障处理以及安全保护工作。信号处理单元：完成与平台系统运动状态相关的各种传感器信号、测试信号和数字I/O信号的处理，以及伺服驱动器的驱动等。此处采用的一整套控制系统单元，我们一并提供。湖南技术多自由度平台定制上海专业多自由度平台设备服务厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。

太阳轮15通过主动轴9与传动轮10相连，太阳轮15通过太阳轮顶丝12固定在主动轴9上，传动轮10通过传动轴顶丝11固定在主动轴9上，垂直方向上部为连接机械手的***行星齿轮14，下部为第二行星齿轮13，***行星齿轮14和第二行星齿轮13之间穿过一空心被动轴8。空心被动轴8与***行星齿轮14和第二行星齿轮13之间安装有深沟轴承。手腕支撑框架6由左面板、右面板、梁16和底板17构成，左面板、右面板上端通过梁18连接，下端与底板固定连接，所述伺服电机7安装在左、右面板上，伺服电机皮带轮19与传动轮10通过皮带18套接。皮带21外侧固定一压轮20。手势识别算法流程如图9所示，使用时，先将控制单元电路板、电池与多通道肌电阵列电极袖套相连，令使用者穿戴上多通道肌电阵列电极袖套，令使用者依次完成手腕外翻，手腕外旋、手张开、手腕内翻、手腕内旋、手握拳共计六个动作，由腕翻、腕旋、手开合三个自由度的动作组成，每个动作从开始到结束持续3秒，之后手处于放松状态并持续3秒，每种手势需连续完成3次再做下一个手势，当所有手势都做完后视为一轮采集结束，同一对象需要采集三轮数据，多通道肌电阵列电极袖套采集肌电信号后储存至控制单元电路板并上传至数据处理器3。

六自由度并联机器人的结构由上下两个平台，中间6个伸缩缸以及上下各6个虎克铰(或球铰）组成6-6形机构，称为Stewart平台。其中下平台固定，下平台与上平台通过6个伸缩缸及虎克铰连接，虎克铰或球铰位于上平台与6个伸缩缸的连接处，对保证平台的正常运行和整个结构刚度起着关键作用。借助伸缩缸的伸缩来实现上平台沿X、Y、Z的平移和绕X、Y、Z轴的旋转运动。一般伸缩缸由伺服电动缸或液压缸组成(大吨位的采用液压缸的形式)如下图2所示。借助六个伸缩缸的伸缩运动，完成上平台在空间六个自由度(X，Y，Z，α，β，γ)的运动，从而可以模拟出各种空间运动姿态，因此可广泛应用到各种训练模拟器中，如飞行模拟器、汽车驾驶模拟器、地震模拟器、卫星、导弹等飞行器、娱乐设备(动感电影摇摆台)等领域中。在加工业可制成六轴联动机床、机器人等。河北专业多自由度平台设备服务厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。

输入神经网络算法进行处理，处理流程如图10所示。肌电数据收集完成后，训练集被分层神经网络的三层网络加工，如图6所示，首先对8个通道的原始肌电信号进行预处理，采用均方根rms均值来获得***信号，然后，这8个***信号被固定长度的时间窗口分割并作为神经网络的输入层，每个输入样本将包含阵列肌电信号的空间和时间信息，网络的***个隐藏层利用主成分分析方法来降低输入信号的维度，第二个隐藏层采用自编码器学习六个肌肉协同特征以进一步降低特征维度，第三个隐藏层将肌肉协同特征与自动生成的运动意图标签进行拟合，**终网络的输出层包含三个神经元，分别输出三个自由度的连续运动数据，各个神经网络隐藏层的权值矩阵是**训练再堆叠在一起，在实际拟合深度神经网络过程中进行逐层精调，其中预测出的手腕运动信息用于控制机械手腕2，手开合运动信息用于控制安装于机械手腕2上的机械手。设图6中的时间窗内包含t个样本点，阵列肌电传感器的个数为c,则网络输入层神经元的个数为c×t。为了从冗余信息中获取有代表性的时间和空间信息，本发明对每个通道的肌电***信号进行时间尺度上的主成分分析，将时间窗内的t个肌电***信号采样点为代入主成分分析的特征。镇江专业多自由度平台设备服务厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。河北国内多自由度平台费用

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