一种力量训练系统及其反馈控制方法
阅读：1发布：2022-05-09
专利汇可以提供一种力量训练系统及其反馈控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种 力 量训练系统及其反馈控制方法，包括控制系统、驱动装置以及传动机构，所述控制系统与 云 端存储系统相连接，所述驱动装置通过传动机构将力量传递给使用者，在力的传送途径中设置检测装置，所述检测装置与控制系统连接，并将检测到的数据发送给控制系统，所述控制系统与驱动装置连接，进而调节驱动装置的输出数据，所述反馈控制方法包括阻 力反馈 控制法、 加速 度或 角 加速度 反馈控制方法以及基于神经网络的PID反馈控制方法。本发明提供的力量训练系统及其反馈控制方法不仅适用于多种健身器材，实现精确控制，适应环境变化，而且有较强的 稳定性 ，通用性强，进而保证整个控制系统的精确控制。，下面是一种力量训练系统及其反馈控制方法专利的具体信息内容。
1.一种力量训练系统，包括控制系统、驱动装置以及传动机构，所述控制系统与云端存储系统相连接，所述驱动装置通过传动机构将力量传递给使用者，其特征在于，在力的传送途径中设置检测装置，所述检测装置与控制系统连接，并将检测到的数据发送给控制系统，所述控制系统与驱动装置连接，进而调节驱动装置的输出数据。
2.根据权利要求1所述的力量训练系统，其特征在于，所述驱动装置设置为伺服电机(6)，所述伺服电机(6)设置在健身设备的下部，所述健身设备上还设置有人体辅助装置。
3.根据权利要求2所述的力量训练系统，其特征在于，所述伺服电机(6)通过轴承(18)与传动机构连接，所述轴承(18)的端侧设置用于支撑轴承(18)的轴承座(17)。
4.根据权利要求1所述的力量训练系统，其特征在于，所述传动机构包括第一同步轮(19)、第二同步轮(20)以及同步带(21)，所述第一同步轮(19)套设在轴承(18)上，所述第一同步轮(19)通过同步带(21)与第二同步轮(20)连接。
5.根据权利要求4所述的力量训练系统，其特征在于，所述第二同步轮(20)套设在传动轴(8)上，所述传动轴(8)上连接摇臂(7)，所述摇臂(7)的另一端连接第二调节盘(22)，所述第二调节盘(22)调节伸腿杆(3)的移动。
6.根据权利要求1所述的力量训练系统，其特征在于，所述检测装置设置为应力传感器，所述应力传感器设置在伺服电机的输出端、同步带(21)、摇臂(7)或者伸腿杆(3)中的至少一个位置上。
7.一种力量训练系统的反馈控制方法，其特征在于，使用权利要求1至6中任意一项所述的力量训练系统，所述反馈控制方法包括阻力反馈控制法、加速度或角加速度反馈控制方法以及基于神经网络的PID反馈控制方法。
8.根据权利要求7所述的力量训练系统的反馈控制方法，其特征在于，所述阻力反馈控制法的步骤包括：在控制系统中存储有设备在正常工作状况下的预设力值，使用者在使用时应力传感器会检测到使用者接收到的实际力值并将其发送给控制系统，控制系统通过计算应力传感器检测到的实际力值和预设力值的差值得出力的误差，控制系统根据计算得到的力的误差调整电机输出的阻力，即将力的预设值和实际值之差反馈给电动机进行负反馈调整，进而消除阻力偏差。
9.根据权利要求7所述的力量训练系统的反馈控制方法，其特征在于，所述加速度或角加速度反馈控制方法的步骤包括：电机和传动机构在力量传动时，会产生转动惯量，转动惯量来自电机本身、传动主轴、转盘，转动惯量与电机扭矩、使用者肢体施加的外力与摩擦阻力的合力和力矩存在定量关系：
M+F*R＝J*α
其中，F为运动员肢体对转轴产生的外力与摩擦阻力的合力；
R为运动员肢体对转轴的力臂；
M为伺服电机自身的输出扭矩；
J为转动结构的转动惯量；
α为转动结构的角加速度；
其中，加速度＝角加速度*半径，控制系统通过测量加速度或角加速度、力值，根据定量公式，反馈调整扭矩的输出。
10.根据权利要求7所述的力量训练系统的反馈控制方法，其特征在于，所述基于神经网络的PID反馈控制方法为：自动采集应力传感器的传感数据、并通过神经网络学习算法，算出kp、ki、kd的参数，进而得出反馈量，及时对电机进行调整，最后整个系统会在使用者运动过程中，始终跟随输出尽可能接近预设力值的力量值。
一种力量训练系统及其反馈控制方法
技术领域
[0001] 本发明涉及健身运动领域，具体涉及一种力量训练系统及其反馈控制方法。
背景技术
[0002] 目前常用的力量训练模式有三种：等速、等长、等张。其中，等长模式即保持电机不发生转动，这样力臂虽然人的拉力可以变化，但力臂是固定的。理想情况下(即系统零阻力)，等张模式即控制电机的输出扭矩保持不变，人在拉动器械时所用的力矩也是固定的。等速模式即控制电机的转速保持不变，这样人在拉动器械时，运动速度也是固定的。
[0003] 传统的训练器械大多支持等张或等长力量训练模式。少数支持等速训练模式的等速设备主要应用在损伤恢复以及科研领域，用于平常的等速训练器械鲜见有人使用。经研究表明，等速模式的训练对力量训练很有成效，所以支持等速模式有助于提高训练效果。现有的传统训练器械，阻力设定为固定的数值(通过手动加减配重片)。经体育界国内外实验证明，变阻力训练比等阻力训练会有更好的效果，比如等速模式就是一种变阻力。但按照一定的规则，比如按照身体处于不同的位移实现对应的阻力，或者不同的速度对应不同的阻力。已有器械很难实现按照设置随意变化阻力。为检测训练完整动作，需要在训练前设定一个或多个位置阈值，根据位置判定完成一次动作。但目前传统器械均没有这一功能。现有的电机驱动的训练器械，在训练中改变阻力时，比如收、放动作的切换位置时，变化会很突然，容易对训练动作造成影响，并在临界点引起控制震荡，不平稳。并且在实际使用过程中，由于电动机控制误差、主轴转动阻力、滑轮与柔性件传动摩擦阻力等因素，都会使得实际输出的力与设定值产生较大偏差，无法达到精确控制。
发明内容
[0004] 有鉴于此，本发明旨在提出一种力量训练系统及其反馈控制方法，以解决现有技术中计量训练系统训练模式单一、且在使用过程中实际输出力与设定值产生较大偏差，无法精确控制的问题
[0005] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
[0006] 一种力量训练系统，包括控制系统、驱动装置以及传动机构，所述控制系统与云端存储系统相连接，所述驱动装置通过传动机构将力量传递给使用者，在力的传送途径中设置检测装置，所述检测装置与控制系统连接，并将检测到的数据发送给控制系统，所述控制系统与驱动装置连接，进而调节驱动装置的输出数据。
[0007] 进一步的，所述驱动装置设置为伺服电机，所述伺服电机设置在健身设备的下部，所述健身设备上还设置有人体辅助装置。
[0009] 进一步的，所述传动机构包括第一同步轮、第二同步轮以及同步带，所述第一同步轮套设在轴承上，所述第一同步轮通过同步带与第二同步轮连接。
[0012] 相对于现有技术，本发明所述的力量训练系统具有以下优势：
[0013] (1)本发明所述的力量训练系统适用于多种健身器材，同时可以根据训练场景以及使用者需要调节驱动装置及传动机构的数量，适用性强，并且采用以太网控制自动化技术与现有技术相比，达到了高速实时、抗干扰的通信。
[0014] (2)本发明所述的腿部力量训练器，能够及时检测力传送过程中的实时数据，降低电机实际输出力值与实际存在偏差，满足精确控制的需要；不同的使用者使用时可以根据自己的身体状况随意调整屏幕角度，提高力量训练器的广泛适用性；使用者可以查看运动过程中的实时数据，便于对运动过程实现实时监控。
[0016] 进一步的，所述阻力反馈控制法的步骤包括：在控制系统中存储有设备在正常工作状况下的预设力值，使用者在使用时应力传感器会检测到使用者接收到的实际力值并将其发送给控制系统，控制系统通过计算应力传感器检测到的实际力值和预设力值的差值得出力的误差，控制系统根据计算得到的力的误差调整电机输出的阻力，即将力的预设值和实际值之差反馈给电动机进行负反馈调整，进而消除阻力偏差。
[0017] 进一步的，所述加速度或角加速度反馈控制方法的步骤包括：电机和传动机构在力量传动时，会产生转动惯量，转动惯量来自电机本身、传动主轴、转盘，转动惯量与电机扭矩、使用者肢体施加的外力与摩擦阻力的合力和力矩存在定量关系：
[0018] M+F*R＝J*α
[0019] 其中，F为运动员肢体对转轴产生的外力与摩擦阻力的合力；
[0020] R为运动员肢体对转轴的力臂；
[0021] M为伺服电机自身的输出扭矩；
[0022] J为转动结构的转动惯量；
[0023] α为转动结构的角加速度；
[0024] 其中，加速度＝角加速度*半径，控制系统通过测量加速度或角加速度、力值，根据定量公式，反馈调整扭矩的输出。
[0025] 进一步的，所述基于神经网络的PID反馈控制方法为：自动采集应力传感器的传感数据、并通过神经网络学习算法，算出kp、ki、kd的参数，进而得出反馈量，及时对电机进行调整，最后整个系统会在使用者运动过程中，始终跟随输出尽可能接近预设力值的力量值。
[0027] 构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0028] 图1为本发明实施例所述的小负荷阻力训练场景下力量训练系统示意图；
[0029] 图2为本发明实施例所述的大负荷阻力训练场景下力量训练系统示意图；
[0030] 图3为本发明实施例所述的腿部力量训练器轴视示意图；
[0031] 图4为本发明实施例所述的腿部力量训练器侧视示意图；
[0032] 图5为本发明实施例所述的阻力反馈控制方法示意图；
[0033] 图6为本发明实施例所述的基于BP神经网络的PID反馈控制方法示意图；
[0034] 图7为本发明实施例所述的BP神经网络结构图。
[0035] 附图标记说明：
[0036] 支架-1、座椅-2、伸腿杆-3、扶手-4、摇臂-7、伺服电机-6、传动轴-8、前侧板-9、前挡板-10、后挡板-11、挡杆-12、第一调节盘-13、框架-14、挡销-15、后侧板-16、轴承座-17、轴承-18、第一同步轮-19、第二同步轮-20、同步带-21、第二调节盘-22、凸块-23具体实施方式
[0037] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0038] 另外，在本发明的实施例中所提到的“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
[0039] 下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0040] 实施例1
[0041] 本实施例提供了一种力量训练系统，包括控制系统、驱动装置、传动机构、检测装置以及显示装置，所述控制系统与云端存储系统相连接，可实现负荷力量和速度的高精度输出，并且将数据实时存储在云端且用户可以通过手机端查看数据。所述驱动装置采用伺服电机，在伺服电机内部设置位置传感器，用于记录电机在一定周期内的位置，并能对电机的位置持续进行采样，从而识别周期循环，以便在电机多个转动周期内持续记录位置。
[0042] 所述控制系统包括上位机控制系统和下位机控制系统。
[0043] 所述显示装置固定在悬臂支架上，悬臂支架再固定在运动器械的主体上，且所述悬臂支架设置为角度可调的装置，既美观又不影响使用，在变换训练动作时，屏幕最佳视角也可以随之发生变化，使用者只需轻轻的拉动或调整显示屏角度即可适应当前的视角，而且不同使用者之间切换时可根据每个使用者自己的身体状况调整屏幕角度，可以随意调整高度、远近、俯仰，能适应不同身高、视角、距离等。
[0044] 所述驱动装置通过传动机构将力量传递给使用者，训练动作可能为转动或线性运动，根据动作方式，传动装置需要将电机输出力转换为恰当的输出形式。同时，由于训练通常需要几十公斤到上百公斤的阻力，传动机构通常会通过扭矩变换机构将电机输出的扭矩放大。
[0045] 进一步的，在力传送的过程中安装检测装置，监测使用者承受的实际阻力，检测装置可以安装在力传送中的任意位置，优选的检测装置设置在靠近使用者的一端，可以更好的检测使用者实际受到的力。
[0046] 进一步的，控制系统将数据实时存储在云端存储系统中，使用者登录系统后可以通过手机查看数据。优选的，使用者可以通过扫码或者指纹登录。使得使用者在使用的过程中可以通过手机随时查看运动的速度、力量值以及动作完成的个数等数据，便于监控运动过程，同时有利于该力量训练系统的广泛推广使用。
[0047] 进一步的，如图1和2所示，本实施例提供的力量训练系统，驱动装置和传动机构的数量可以根据需要进行变化。在小负荷阻力训练场景下，只需要1套驱动装置和传动机构的系统，其连接关系如图1所示；在需要大负荷阻力训练场景下，需要两套驱动装置和传动机构，分别放在系统的左右两侧，通过下位机主动做好两套驱动装置的同步控制，两套驱动装置和传动机构同步运转，各承担一半的力量。同时两套传动系统机检测装置都同步反馈检测信号，并汇聚到下位机控制系统同步进行处理。
[0048] 进一步的，为了达到精准、实时的控制效果，本实施例的力量训练系统采用以太网控制自动化技术，用有线网线将电控器件连接起来，运行EtherCAT协议，组成实时高速、安全的通信系统。
[0049] 进一步的，本实施例提供的力量训练系统适用于多种健身器材，优选的，适用于史密斯架、腿部力量训练器等，比如伸腿器和屈腿器等。
[0050] 本实施例提供的力量训练系统适用于多种健身器材，同时可以根据训练场景以及使用者需要调节驱动装置及传动机构的数量，适用性强，并且采用以太网控制自动化技术与现有技术相比，达到了高速实时、抗干扰的通信。
[0051] 本实施例提供的力量训练系统适用于多种健身器材，同时可以根据训练场景以及使用者需要调节驱动装置及传动机构的数量，适用性强，并且采用以太网控制自动化技术与现有技术相比，达到了高速实时、抗干扰的通信。
[0052] 实施例2
[0053] 本发明提供了一种运用实施例1所述的力量训练系统的健身设备，包括训练装置和控制装置，所述训练装置设置有人体辅助装置，用于支撑训练者，例如，屈腿器中的人体辅助设备设置为八字板凳。
[0054] 所述控制装置由电机驱动，电机设置在健身设备的整体偏向下部的位置，即电机设置在接近地面的位置。
[0055] 以腿部力量训练器为例，具体的，如图3和4所示，所述的腿部力量训练器中人体辅助装置设置为座椅2，且在座椅2下部设置支架1用于支撑座椅2，所述座椅2的上方两侧设置扶手4，保证使用者在使用该力量训练器时姿势平稳。所述控制装置的外部设置框架14，所述框架14和支架1的设置一方面对控制装置起到一定的保护作用，另一方面能够保持腿部力量训练器的使用稳定性。
[0056] 在座椅2的下方设置有伺服电机6，所述伺服电机6通过传动结构与控制装置相连接，具体的，在伺服电机6内部设置带有位置传感器的编码器，在使用者使用该腿部力量训练器时，编码器能够记录电机在一定周期内的位置，并能对电机的位置持续进行采样，从而识别周期循环，以便在电机多个转动周期内持续记录位置，从而便于使用者调节训练动作。并且使用编码器对位置进行检测，可以实现非常高的位置分辨率，能够满足精准控制的要求。编码器与电动机或主轴同步转动，跟踪运动位置，并可以求出实时的速度和加速度信息，完全满足精确控制的需要。
[0057] 进一步的，伺服电机6通过轴承18与传动机构连接，在轴承18的一端侧设置轴承座17，用于支撑轴承的稳定工作，且所述轴承18上套设有第一同步轮19，所述第一同步轮19通过同步带21与第二同步轮20连接，所述第二同步轮20设置在第一同步轮19的上方，第一同步轮19、第二同步轮20以及同步带21所处的区域处于框架14形成的保护范围内。
[0058] 进一步的，第二同步轮20设置在前侧板9和后侧板16形成的保护区间内，由此将第二同步轮与使用者隔开，防止在使用过程中使用者碰到第二同步轮时造成误伤，同时对第二同步轮起到一定的保护作用，进而保证其使用稳定性。
[0059] 进一步的，第二同步轮20套设在传动轴8上，使用者在使用腿部力量训练器进行训练时，伺服电机6将力传递给第一同步轮19，再通过同步带21和第二同步轮20将力传递给传动轴8，传动轴8将力传递给摇臂7，所述摇臂7通过第二调节盘22控制伸腿杆3的移动。另一方面不同使用者的身体条件不同，小腿长度也不一样，进一步的，在第二调节盘22上设置销钉孔，可以通过不同的销钉孔调节伸腿杆3距离座椅2的距离，方便不同使用者脚勾上伸腿杆，提高其广泛适用性。
[0060] 进一步的，在力传送的过程中安装应力传感器，监测使用者承受的实际阻力，应力传感器可以安装在力传送中的任意位置，优选的应力传感器设置在靠近使用者的一端，可以更好的检测使用者实际受到的力。具体的，应力传感器可以安装在伺服电机的输出端、同步带21、摇臂7或者伸腿杆3中的至少一个位置上，且所述应力传感器与控制系统连接。
[0061] 进一步的，在前侧板9和后侧板16形成的保护区间内还设置有第一限位挡板10、第二限位挡板11以及第一调节盘13，第一限位挡板10和第二限位挡板11通过插销与第一调节盘13固定连接，且第一限位挡板10、第二限位挡板11和第一调节盘13三者共同作用以调节摇臂7的转动角度。所述第一调节盘13通过传动轴8与摇臂7连接，对摇臂7起到轴向定位和调节速度的作用。
[0062] 所述第一限位挡板10和第二限位挡板11之间设置有挡杆12，当摇臂7旋转到一定角度时，第一限位挡板10或者第二限位挡板11会与挡杆12接触，所述挡杆12用于限定第一限位挡板10和第二限位挡板11的转动角度，保证摇臂7在正常的范围内转动。
[0063] 进一步的，在传动轴8的下方设置挡销15，所述挡销15设置在第一调节盘13与摇臂7之间且连接在摇臂7上，优选的，在第一调节盘13接近摇臂7的一侧设置两个月牙形凸块
23，当摇臂7转动到一定角度时会撞到月牙形的凸块23，防止电机出现故障不受控制时对使用者造成伤害。
23，当摇臂7转动到一定角度时会撞到月牙形的凸块23，防止电机出现故障不受控制时对使用者造成伤害。
[0064] 进一步的，将显示装置通过悬臂支架固定在框架上，不同的使用者使用时可以根据自己的身体状况随意调整屏幕角度，提高力量训练器的广泛适用性。
[0065] 进一步的，使用者可以通过扫描腿部力量训练器上的二维码登陆控制系统，进而查看训练时的实时数据，便于对运动过程实现实时监控。优选的，也可以在腿部力量训练器上设置指纹登陆设备，使用者也可以通过指纹登陆。
[0066] 与现有技术相比，本实施例提供的腿部力量训练器，能够及时检测力传送过程中的实时数据，降低电机实际输出力值与实际存在偏差，满足精确控制的需要；不同的使用者使用时可以根据自己的身体状况随意调整屏幕角度，提高力量训练器的广泛适用性；使用者可以查看运动过程中的实时数据，便于对运动过程实现实时监控。
[0067] 实施例3
[0068] 如图5所示，为了消除实际使用时设备输出的力与设定值产生的偏差，本实施例在实施例1的基础上采用一种阻力反馈控制方法，具体的，在阻力传送的过程中采用应力传感器监测使用者承受的实际阻力。当实际阻力与设定阻力有阻力偏差时，立即反馈给控制电机，调整电机输出的阻力，消除阻力偏差。其中所述应力传感器可以用来检测力矩、拉力、张力、压力等。
[0069] 进一步的，应力传感器也可以通过监测反作用力来间接测算阻力，例如，在使用者垂直上提阻力时，传感器可以被安装在使用者脚下，因为上提物体时，人体收到的作用力一部分会转换为地面的支持力。这种情况下，由于人体的形变，会有一部分力被转化为弹性势能储存起来。
[0070] 进一步的，阻力可以采用直接反馈方法，首先，在控制系统中存储有设备在正常工作状况下的预设力值，使用者在使用时应力传感器会检测到使用者接收到的实际力值并将其发送给控制系统，控制系统通过计算应力传感器检测到的实际力值和预设力值的差值得出力的误差，即：
[0071] 力的误差＝应力传感器测的实际力值–系统的预设力值
[0072] 由此，控制系统根据计算得到的力的误差调整电机输出的阻力，即将力的预设值和实际值之差反馈给电动机进行负反馈调整，进而消除阻力偏差。
[0073] 本实施例提供的阻力反馈控制方法针对系统最终输出的阻力进行了直接调控，在运动、静止状态下，加速、减速状态下均有作用。阻力环检测到的数据可以存储并进行数据分析。阻力环可以消除机械结构所引入的偏差，提供更加准确的阻力控制。本实施例提供的腿部力量训练器不仅能够支持等长、等张、等速三种训练模式，而且用力的反馈控制环来模拟传统配置的运动规律，支持模拟传统配重负荷的模式，使得用户有更多的训练选择。
[0074] 实施例4
[0075] 但在实际使用过程中实施例3所述的力直接反馈方法采集到的误差经反馈路径传递给电动机时存在延时，该延时会导致力的修正值对当前时刻力的修正需求来说要么过小、要么过大，最终使得修正后的力值存在较大的震荡，甚至发散无法收敛，形成激荡。由此，为进一步的实现精确控制，本实施例在实施例3的基础上提供了一种采用加速度或者角加速度反馈法，具体的，电机和传动机构在力量传动时，会产生转动惯量，转动惯量来自电机本身、传动主轴、转盘，转动惯量与电机扭矩、使用者肢体施加的外力与摩擦阻力的合力和力矩存在定量关系：
[0076] M+F*R＝J*α
[0077] 其中，F为运动员肢体对转轴产生的外力与摩擦阻力的合力；
[0078] R为运动员肢体对转轴的力臂；
[0079] M为电机自身的输出扭矩；
[0080] J为转动结构的转动惯量；
[0081] α为转动结构的角加速度；
[0082] 由于加速度＝角加速度*半径，所以系统通过测量加速度或角加速度、力值，根据定量公式，就可以反馈调整扭矩的输出，达到控制系统输出力量的目的。
[0083] 本实施例提供的采用加速度或角加速度的反馈控制方法与实施例3相比，避免了由于延时带来的震荡，使得力量训练系统实现更加精确的控制。
[0084] 实施例5
[0085] 如图6和7所示，由于系统内的阻力、摩擦力、电机误差等都是不定量，会随系统状态变化，所以无法给出整个系统的精确控制模型。本实施例在此基础上建立一个通用的系统控制模型，同时采用自适应的反馈修正方法来达到精确控制的目的。由此，本实施例在上述实施例的基础上提供了一种基于神经网络的PID控制方法。
[0086] PID控制完整的公式如下：
[0087] u(t)＝Kp*e(t)+Ki∑e(t)+Kd[e(t)–e(t-1)]+u0
[0088] e(t)＝y(t)–r(t)。y(t)为应力传感器检测到力值，r(t)为控制系统的预设力值。
[0089] u(t)为反馈给电机的修正量。
[0090] 公式中Kp、Ki、Kd分别为比例、积分、微分的系数。
[0091] 因为PI系统中的I的存在会使整个控制系统的响应速度受到影响，D微分项主要用来解决系统的响应速度问题。
[0092] 但是对于单纯的PID控制方法的问题：由于力量训练系统受外拉力的影响较大，不同机器、不同的预设力值情况下，其反馈修正的参数都是不同的，无法用一套参数适应所有情况。而神经网络所具有的大规模的并行处理和分布式的信息存储；极强的自学、联想容错能力；良好的自适应和自组织性；符合非线性系统工程的要求。由此，PID控制要取得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分、微分三种控制作用，形成控制量中既有相互配合又相互制约的关系。这种关系不一定是简单的线性组合，从变化无穷的非线性组合中可以找出三者的最佳系数。神经网络所具有的任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。
[0093] 优选的，本实施例的神经网络可以使用径向基神经网络、BP神经网络、Hopfield神经网络、自组织神经网络等，也可以采用最优正则化方法如SVM。
[0094] 优选的，本实施例采用基于BP神经网络的PID控制方法，采用三层BP结构，其结构如图5所示，它有m(m＝4)个输入节点，q个隐含节点，3个输出节点。输入变量的个数m(m＝4)取决于被控系统的复杂程度。输出节点分别对应PID控制器的三个参数pk、ik、dk，由于pk、ik、dk不能为负，所以输出层神经元活化函数取非负的Sigmoid函数。
[0095] 4个输入节点，x1～x4，分别取系统中预设力值、传感器实际采样力值、预设力值与采样力值的差值、加速度或角加速度传感器采样值。
[0096] 通过设定神经网络的学习率和惯性系数，调整收敛速度。
[0097] 当使用者施加力时，基于BP神经网络的PID系统会自动采集应力传感器的传感数据、并通过神经网络，算出kp、ki、kd的参数，进而得出反馈量，及时对电机进行调整，最后整个系统会在使用者运动过程中，始终跟随输出尽可能接近预设力值的力量值。
[0098] 本实施例提供的基于BP神经网络的PID控制方法，不仅能适应环境变化，而且有较强的稳定性，通用性强，进而保证整个控制系统的精确控制。
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