管理摘要 运动控制需要反馈。没有反馈,就没有受控运动。位置传感器是运动控制系统的关键要素,无论主要动力是液压、气动还是电力。位置反馈传感器选项众多,反映了从机电到电子到光电子到最先进的光纤等各种技术。设计决策通常基于多种因素,包括环境、可靠性、冗余、安全性和可靠性。这些应用还可以反映出保守主义与先进主义在旧学派与新学派工程激烈冲突中的优势。本文概述了更常见的位置传感器选项,并引用实际案例研究来说明可用的各种解决方案以及某些决策背后的原因。使用三个案例来说明不同应用的需求导致选择特定类型的位置传感器。所审查的案例包括龙门起重机、风力涡轮机和空中缆车。
运动控制是协调肌肉产生复杂运动的艺术,是生物智能的奇迹。从芭蕾舞演员的优雅舞蹈到灵巧的物体,这些动作是大脑在掌握运动任务中众多自由度的能力的证明(1-4) - 这可能需要多年的培训和教练来掌握,涉及熟练和隐含的技能学习(5,6)。然而,了解大脑如何实现熟练行为仍然是神经科学中的基本挑战之一。虽然已经取得了显着的进步,但大部分研究已被确定为相对简单的行为任务(5-7)。此外,运动控制和学习的计算建模通常仅限于简化的肌肉骨骼系统模型(例如,(8 - 11))。由于这些实验和计算局限性,更复杂的技能(例如灵巧对象操纵)的复杂性在很大程度上仍未知明。
机器人运动控制成功的机器人运动控制成功基本上需要相互构图。例如,用于人形机器人的电机控制系统需要为您的机器人设计选择最佳的功率和尺寸配置。在机器人中,电动机控制驱动器连接到机器人电池,并包括电流,电压传感和编码器接口。人形机器人尤其与更高的自由度和更快的响应时间变得更加复杂,以更好地模仿人类运动(图2)。人形机器人的运动必须接收运动位置数据以定义路径计划。需要各种转子位置传感器,具体取决于电动机所需的精度。Texas Instruments提供了模拟和过程来启用编码器接口系统。一些最常见的编码器是:•光学编码器•磁编码器•增量编码器•正弦(SIN/COS)解析器(解析器是模拟的电气变压器,测量角姿势和速度)
导致门诊就诊,发病率为每1000人390.51(3)。腰痛的高风险因素包括需要身体劳累,与身体健康状况共存,吸烟和肥胖的职业(4)。腰痛可以按照症状的持续时间进行分类。慢性下腰痛,疼痛持续了六个月以上,通常是由于85%的病例中的非特异性原因引起的(5)。其他原因包括腰椎变性,椎间盘疾病,腰椎骨折,脊柱感染和癌症(6)。患者的慢性疼痛会导致感觉运动控制障碍(7),例如核心和深背部肌肉的激活延迟激活以及表面背部肌肉的过度激活。,即使在初次缓解后,这也会引起反复的疼痛,因为潜在的运动控制问题持续存在,使疼痛慢性(8)。研究表明,周围神经系统感知的改变,例如联合本体感受(9)和疼痛阈值增加(10),可能会导致脑神经可塑性的变化。因此,刺激适当神经元控制的治疗
抽象背景:沉浸式虚拟现实(VR)基于运动控制训练(VRT)是一种创新的方法,可改善中风患者的运动功能。当前,沉浸式VRT的结果指标主要关注运动功能。但是,血清生物标志物有助于检测精确和细微的生理变化。因此,这项研究旨在确定中风患者对炎症,氧化应激,神经可塑性和上肢运动功能的影响。方法:三十例慢性中风患者被随机分为VRT或常规职业治疗(COT)组。血清生物标志物,包括白介素6(IL-6),细胞内粘附分子1(ICAM-1),血红素氧酶1(HO-1),8-羟基-2-脱氧鸟苷(8-HOHDG)(8-OHDG),以及脑源性神经亲子性因子(BDNF)的氧化;还使用了临床评估,包括上肢运动的主动运动范围和上肢(FMA-EU)的FUGL-MEYER评估。双向混合方差分析(ANOVA)用于检查干预措施(VRT和COT)的影响以及时间对血清生物标志物和上肢运动功能的影响。结果:我们发现血清IL-6(p = 0.010),HO-1(p = 0.002),8-OHDG(p = 0.045)以及临床评估的所有项目/子量表(p s <0.05)(p s <0.05),除了FMA-EU-UE协调/速度(p = 0.055)外。然而,仅在Arom-elbow扩展(p = 0.007)和Arom-Forearm Prination(p = 0.048)的项目中存在显着的组效应。此外,在FMA-EU-ue-Shoul-shoul-der/erbow/前臂的项目/子量表中存在时间和群体之间的显着相互作用(p = 0.004),fma-ue-ue-total评分(p = 0.008)和arom-shoulder屈曲(p = 0.001)。结论:这是第一个使用血清生物标志物作为外来措施结合浸入式VRT有效性的研究。我们的研究表明了有希望的结果,可以支持在慢性中风患者中进一步应用商业和身临其境的VR技术。
肛门十字军韧带(ACL)的崩溃是Sporti Vo场中最常见的事故之一[1]。在这些情况下,治疗方案同时提供了保守和外科道路,但是运动员将恢复到身体和性能水平(例如受伤前)的意愿通常会导致选择韧带(ACLR)的表面重建[2]。在不断实施的持续实施中,没有进行手术技术的衰落,而在sot患者中,在ACLR中,肢体和未实现的肢体之间的不对称患者在日常生活活动中的运动控制以及与体育活动的人群中的运动控制相关[3]。这些改变与IPSI或对侧重新伴侣的风险增加有关[4]。此外,已经发现,重新犯的风险与年轻的运动员一样多[5]。代表了对传统的术后指导重建计划的要求,重点是恢复ZA和肌肉耐药性,这也是神经毛发训练的组成部分,以支持不可或缺的稳定性,以支持不可或缺的姿势,以提高患者的功能性能并降低年轻运动员的重新损害风险。
皮层-基底神经节-丘脑回路中 b 爆发异常增多与帕金森病患者的僵硬和运动迟缓有关。在健康参与者中,运动皮层中检测到的 b 爆发增多也与反应时间 (RT) 延长有关。在此,我们进一步假设,通过神经反馈训练抑制 b 爆发可改善健康受试者的运动表现。我们对 20 名人类志愿者(10 名女性)进行了一项双盲假对照研究,使用顺序神经反馈行为任务,其中神经反馈反映感觉运动皮层上 b 爆发的发生情况并进行实时量化。结果表明,神经反馈训练可帮助健康参与者学会有意识地抑制感觉运动皮层中的 b 爆发,并且训练伴随后续提示运动的 RT 减少。这些变化仅在真实反馈组中显著,而在假组中并不显著,证实了神经反馈训练对简单运动意象的影响。此外,RT 与对侧运动皮层中 b 爆发的速率和累积持续时间相关,但与平均 b 功率无关。神经反馈训练引起的 RT 减少与所有测试半球的 b 爆发减少呈正相关。这些结果加强了在健康运动控制中,感觉运动皮层中出现 b 爆发与运动启动减慢之间的联系。结果还强调了神经反馈训练在促进自愿抑制 b 爆发以加快运动启动方面的潜在益处。
随着微观粒子(m 到 nm)布朗碰撞或表面现象成为主导,自推进游泳者的设计、合成和运动控制仍然是该领域的主要挑战。一种有趣的方法是将微电子器件(例如半导体二极管)用作自推进电子游泳者(e-swimmer)。这些设备具有将运动与电子响应(如光发射)耦合的独特功能。[26-28] Velev 等人在外部电场的作用下,通过电渗机制证明了半导体二极管在空气/水界面的运动控制。[26] 此外,电场不仅提供方向控制,还可以打开和关闭这些电子游泳者的电子响应。虽然需要方向控制,但自主运动是理解集体行为的关键。一种有前途的替代方案是设计由连接到微电子器件电端子的自发化学反应驱动的自主电子游泳者。如果所涉及的氧化还原反应选择得当,可以产生足够的电位差来克服开启这些设备所需的阈值电压。在这项工作中,我们引入了这样一种化学电子游泳器,它基于 Mg 和
2一个综合分散的分散的现场氢过氧化氢生产技术Xu Zhichuan,Jason NTU 3朝类似人类的自主权:驾驶员风格的运动控制,使用深层神经网络进行深层神经网络,用于个性化的chen lyu ntu ntu ntu 4软性离子率的多态性水凝胶纤维