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深圳市丞辉威世智能科技有限公司蔡雪风获国家专利权

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龙图腾网获悉深圳市丞辉威世智能科技有限公司申请的专利一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119908942B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510412260.8,技术领域涉及:G16H40/63;该发明授权一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法及系统是由蔡雪风;陈宏超;王敏敏;徐博源设计研发完成,并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及医疗康复器械技术领域,特别是一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法及系统。识别获取目标训练对象执行当前行走态势的易疲关键点,基于下肢髋膝康复训练设备的肌电疲劳传感数据构建多维肌电疲劳热力模型,利用多维肌电疲劳热力模型对易疲关键点进行热力分析,以控制下肢髋膝康复训练设备的速率与频率;通过最差解单纯顶点的反射收缩替换计算下肢髋膝康复训练设备从邻接训练肌电图转移至当前训练肌电图的下肢髋膝时序状态变量,根据下肢髋膝时序状态变化量控制下肢髋膝康复训练设备的当前康复训练幅度。本发明能够智能化控制下肢髋膝康复训练设备对用户的髋膝关节训练效果。

本发明授权一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制系统,其特征在于,所述一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制系统包括存储器与处理器,所述存储器中存储有一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法程序,当所述智能控制方法程序被所述处理器执行时,实现一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法; 所述一种下肢髋膝康复训练设备的智能控制方法,包括以下步骤: S102:获取目标训练对象的下肢髋膝关节静态数据以及大腿与小腿动态训练的着力分布数据,利用下肢髋膝关节静态数据与着力分布数据对目标训练对象的步态行走进行高斯分布计算,得到目标训练对象的当前行走态势; S104:基于目标训练对象的下肢髋膝伤情评级雷达图对下肢髋膝康复训练设备的预设康复训练策略进行活动区间至康复训练幅度的识别变分推断学习,生成康复训练幅度模式识别模型,通过康复训练幅度模式识别模型识别获取当前行走态势的当前康复训练幅度控制下肢髋膝康复训练设备; S106:识别获取目标训练对象执行当前行走态势的易疲关键点,基于下肢髋膝康复训练设备的肌电疲劳传感数据构建多维肌电疲劳热力模型,利用多维肌电疲劳热力模型对易疲关键点进行热力分析,以控制下肢髋膝康复训练设备的速率与频率; S108:通过最差解单纯顶点的反射收缩替换计算下肢髋膝康复训练设备从邻接训练肌电图转移至当前训练肌电图的下肢髋膝时序状态变量,根据下肢髋膝时序状态变化量控制下肢髋膝康复训练设备的当前康复训练幅度; 其中,所述S104步骤,具体包括以下步骤: 获取下肢髋膝康复训练设备的预设康复训练策略,通过所述预设康复训练策略获取下肢髋膝康复训练设备针对于不同伤情评级的预设活动区间,以及获取各预设活动区间对应的康复训练幅度; 获取目标训练对象的下肢髋膝病例报告以及关于下肢髋膝的伤情评级准则,通过伤情评级准则的描述条件对下肢髋膝病例报告中各个伤情描述信息进行评级指标的覆盖添加描述,生成目标训练对象的下肢髋膝伤情评级雷达图; 基于所述下肢髋膝康复训练设备针对于不同伤情评级的预设活动区间构建一个变分自编码器,基于各预设活动区间对应的康复训练幅度构建一个变分自解码器; 构造下肢髋膝行走态势的潜在识别空间,将所述下肢髋膝伤情评级雷达图输入变分自编码器映射至潜在识别空间,得到隐式活动区间编码序列,在变分自解码器中对所述隐式活动区间编码序列的潜在变量分布进行变分推断学习; 通过变分推断学习,得到下肢髋膝伤情评级雷达图约束下康复训练幅度取值规划的重构损失差值,基于目标训练对象的当前行走态势预设容许重构损失阈值; 若重构损失差值大于容许重构损失阈值,则对所述重构损失差值执行最小化处理以训练活动区间对应的康复训练幅度,直至重构损失差值小于容许重构损失阈值为止,得到下肢髋膝康复训练设备处于下肢髋膝伤情评级雷达图约束下的康复训练幅度模式识别模型; 通过康复训练幅度模式识别模型对所述当前行走态势进行识别,得到适宜目标训练对象的当前康复训练幅度,根据当前康复训练幅度对下肢髋膝康复训练设备的动力关节进行智能化控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人深圳市丞辉威世智能科技有限公司,其通讯地址为:518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区白石路3609号深圳湾科技生态园二区9栋A2015、A2016、A2017、A2018;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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