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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于混合模态信号的康复机器人多模式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：CN116578024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310533530.1，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于混合模态信号的康复机器人多模式控制方法及系统是由李可;张娜;张付凯;王聪设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模态信号的康复机器人多模式控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混合模态信号的康复机器人多模式控制方法及系统，本发明采用离散确定学习理论建立了不同康复模式和康复动作下基于经验的控制库和辨识器库；然后基于模式的控制理论，通过对当前患者的脑电、肌电、人体姿态以及接触力等多种生理信号以及运动学参数进行辨识，识别出适合当前患者康复等级的康复模式以及患者想要的康复动作，进而选择相应的控制器带动患者进行训练。而且，在训练过程中可实时分析患者的混合模态信号，一旦患者意图改变，基于经验的控制库和辨识器库可快速工作，以快速识别并切换控制器，提高康复训练系统性能。

本发明授权基于混合模态信号的康复机器人多模式控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模态信号的康复机器人多模式控制方法，其特征是，包括以下步骤： 采用离散确定学习理论，建立不同康复模式和康复动作下基于经验的控制器库，具体过程包括：将离散的康复机器人动力学模型，转换为具有输出反馈的规范系统形式的动态模型；利用离散确定学历理论设计离散自适应神经网络控制器；根据李雅普诺夫稳定性理论和采样确定学习理论，确定所述离散自适应神经网络控制器的权值更新律；基于所述离散自适应神经网络控制器和权值更新律，沿周期轨迹学习系统未知动态，使用所学知识构建不同训练模式下的控制器库； 建立不同康复模式和康复动作下基于经验的控制器库时，获取各个康复模式下，各个康复动作过程中混合模态信号，对其进行辨识，并建立混合模态信号和不同康复模式、康复动作的对应关系；或，所述混合模态信号包括脑电、肌电、人体姿态以及接触力信号； 采用离散确定学习理论，建立所有康复模式和康复动作下基于经验的辨识器库，具体过程包括：基于离散的康复机器人动力学模型，搭建动态神经网络辨识器，用以建模不同训练模式下子系统的内在动力学信息；利用李雅普诺夫理论进行所述辨识器的权值更新以及系统稳定性论证；通过采样确定学习理论中的指数稳定性原则确保神经网络能指数收敛到真值，从而保证对子系统内在动力学信息的准确建模；利用收敛后的常值神经网络构建所有康复模式和康复动作下基于经验的辨识器库； 根据当前混合模态信号，结合运动学参数进行辨识，识别适合当前患者康复等级的康复模式； 在训练过程中，根据混合模态信号，结合运动学参数进行辨识，判断当前的训练意图是否改变，如果是，识别适合当前患者康复等级的康复模式，从控制器库中切换至匹配的控制器； 康复模式分为被动模式、主动模式和停止模式；根据不同模式的特点，对所述有经验的控制器进行优化的具体过程包括：停止模式，在所述有经验的控制器上加入阈值控制，当检测到肌力大于设置阈值时，强制停止控制器的控制运动； 根据识别的康复模式，从控制器库中选取相应的控制器，控制所述康复机器人执行相应的康复动作的训练。

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