救护车载担架气动人工肌肉缓冲系统特性研究

发布时间：2017-09-10 04:39

  本文关键词：救护车载担架气动人工肌肉缓冲系统特性研究

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【摘要】：救护车是用来运送病人或伤员的医疗卫生装备，它配备有急救器械、担架等设备，可以在运送途中对病人实施必要的救治处理。随着社会和医疗行业的发展，病人对救护车乘卧的舒适性的要求也在提高。 目前，很多救护车是使用轻型卡车或SUV底盘改装，担架系统隔振装置也一般由弹性元件和减振器组成，，减振效果不好。对于救护车底盘系统不好进行改动，因此，为了提高救护车担架上病人的舒适性，研制担架隔振缓冲装置就显得尤为重要。 气动人工肌肉（Pneumatic Artificial Muscle，简称PAM，本文指Mckibben型PAM）是一种仿生学气动元件，它由两部分构成，一是中间的橡胶套筒，其外部由纤维编织网所包裹；二是其两端连接的接头。PAM具有如下优点:构造简单；输出力/重量比大；无粘着、爬行现象；刚度可变、响应快、动作平滑。本文将PAM应用于救护车担架缓冲系统中，建立了救护车上使用的担架缓冲平台，担架上车后，可快速刚性的锁定到隔振平台上，以此来缓冲车身传递到担架的振动。 本文建立了“救护车—担架系统”振动模型和“救护车—担架—卧姿病人”系统振动模型，在Matlab/Simulink中，对两模型分别采用模糊PID和BP神经网络PID两种方法，分别对两个振动系统进行控制。对第一个振动系统，采用担架病人所承受的垂向振动加速度和俯仰角振动加速度作为评价标准；对第二个振动系统，采用卧姿病人的头部、臀部及腿部的垂向加速度作为评价指标。仿真结果表明：两种控制策略下，对应的评价指标幅值均有大幅度的降低，明显提高了乘卧病人的舒适度。
【关键词】：救护车 担架 气动人工肌肉 隔振 智能控制
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.67;TH138.9
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 本文研究背景和意义11-12
• 1.2 救护车担架缓冲装置国内外研究现状12-13
• 1.3 仿生缓冲减振简述13-14
• 1.4 气动人工肌肉简介14-18
• 1.4.1 气动肌肉分类15
• 1.4.2 Mckibben 型气动人工肌肉15-17
• 1.4.3 PAM 工作原理17
• 1.4.4 PAM 研究与应用现状17-18
• 1.5 本论文研究的主要内容18-21
• 第二章 PAM 担架系统模型21-33
• 2.1 PAM 静态数学模型21-26
• 2.1.1 Chou 理想模型21
• 2.1.2 PAM 静态理想数学模型21-23
• 2.1.3 经过改进的 PAM 静态模型23-25
• 2.1.4 考虑 PAM 纤维网与套筒间摩擦的静态数学模型25-26
• 2.2 Wickramatunge 实验模型26-27
• 2.3 PAM 担架及其减振原理27-29
• 2.4 PAM 担架减振控制系统29-30
• 2.5 PAM 担架模型的建立30-31
• 2.5.1 力学模型30-31
• 2.5.2 振动微分方程的建立31
• 2.6 本章小结31-33
• 第三章 PAM 担架缓冲系统模糊 PID 控制仿真33-53
• 3.1 PID 控制的基本原理33-34
• 3.2 模糊控制理论34-36
• 3.2.1 隶属度函数34
• 3.2.2 分解定理及扩张定理34-35
• 3.2.3 模糊矩阵和模糊关系35-36
• 3.2.4 模糊逻辑推理和模糊判决36
• 3.3 模糊控制器的设计36-39
• 3.3.1 模糊控制器输入和输出变量的确定37
• 3.3.2 输入输出变量的模糊化37-39
• 3.3.3 糊控制规则的建立39
• 3.4 路面模型39-42
• 3.4.1 路面输入模型39-40
• 3.4.2 路面不平度的功率谱40-42
• 3.5 减速带激励42-46
• 3.5.1 减速带介绍42-45
• 3.5.2 减速带激励仿真45-46
• 3.6 PAM 担架系统模糊 PID 仿真46-52
• 3.6.1 模糊控制规则与解模糊46-48
• 3.6.2 仿真参数与激励48
• 3.6.3 模糊 PID 仿真与结果分析48-52
• 3.7 本章小结52-53
• 第四章 PAM 担架缓冲系统 BP 神经网络 PID 控制53-69
• 4.1 神经网络概述53-55
• 4.1.1 神经网络的基本特点53-54
• 4.1.2 神经网络的连接形式54-55
• 4.2 BP 神经网络的算法55-59
• 4.3 PAM 担架模型的建立59-62
• 4.3.1 卧姿人体垂直振动模型59
• 4.3.2 力学模型59-61
• 4.3.3 振动微分方程的建立61-62
• 4.4 担架系统 BP 神经网络 PID 控制62-67
• 4.4.1 仿真系统设计63-66
• 4.4.2 仿真结果对比与分析66-67
• 4.5 本章小结67-69
• 第五章 结论与展望69-71
• 5.1 结论69-70
• 5.2 展望70-71
• 参考文献71-75
• 致谢75-77
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录77-78

【参考文献】

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本文编号：824789