摘要
基于肌电信号的臂力估计疲劳误差补偿方法及系统,所述方法包含如下步骤:依据时间顺序将疲劳样本分为多组,采用手臂输出力估计模型对每组的疲劳样本均进行手臂力量拟合训练,依据手臂输出力估计模型的验证误差,采用优化分割算法对疲劳样本进行疲劳等级分割;将实测的手臂输出力输入疲劳等级识别模型,识别疲劳等级;改进疲劳等级识别模型,利用改进疲劳等级识别模型的自迭代逆向推理机制,选择对应疲劳等级的手臂输出力估计模型,实现疲劳误差的动态补偿。本申请能消除肌肉疲劳对动态臂力估计模型的影响,克服传统疲劳补偿过程中假设疲劳随时间线性发展的模型误差问题。
技术关键词
数据特征提取
误差补偿方法
电信号
融合神经网络
多头注意力机制
膨胀卷积神经网络
通道
Softmax函数
分割算法
疲劳特征
推理机制
加权特征值
特征融合网络
特征提取模型
多尺度注意力机制
多尺度膨胀卷积
样本
分支
误差补偿系统
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