温丽萍

摘 要：本文討论了一种基于多参数状态监测与软判决信息融合技术的康复训练系统。以MSP430系列MCU为核心构建起一次信号处理系统。软判决则依据驱动轮受力、驱动电机转速、患者坐姿着力传感器阵列提供的诸多信息，将特有的观测域分解成若干个互不相容的子区间，根据贝叶斯决策原理，通过信息融合方式，导出对康复训练状态和用户意愿的判定结果，并随之作出相应的驱动决策，获得了较高的判断精度和较好的训练效果。

关键词：单片机；传感器；信息融合

1 引言

病中患者的肢体康复训练过程，一般期望在患者力所能及的情况下，使其尽可能在最重的“驱动阻尼负载”下实现连续的运动，由此获得最佳的康复锻炼效果。然而，对于不同的患者或位于不同康复阶段的同一患者来说，达到这一理想状态并不是一件容易的事。其中最具挑战性的工作，是对于患者意图及自身能力的判定以及随后的驱动决策，特别是对于那些位于初级康复阶段的“有心无力”的患者，这一点显得尤为重要。

随着科学技术的发展，检测手段的不断更新和嵌入式系统等高新技术的逐步成熟，为实现高智能化的康复训练过程提供了可能。本文讨论的基于软判决信息融合技术、且以单片机为现场一次信号处理的系统装置实现了多参量康复训练过程的状态监测与控制，大大提高了判断精度和可控驱动负载的适应性。

2 系统构成

该系统结构如图1所示。首先，通过传感器采集到的相关数据经采集接口模块送入控制器，控制器的数据处理模块对其进行相应处理，作出使用者的当前意图和个人能力判断，然后发出相应的驱动动作命令。执行模块在接收到相应命令后，通过外围电路将其转化为相应执行动作，驱动电机进入不同的状态和采用不同的负载。

该方法的核心是依据常识和专家经验，采用合适的算法，借助于信息融合技术进行的软判决，做出相应的决策，实现智能化的适应性负载驱动。系统主要由以下几部分组成：

训练仪机械系统：作为实验装置，这里采用参考文献[3]的经验，利用电动车改装构成其整体构架，整体构架上安装了相应的传感器和可调的阻尼器等。

传感器：分别用于转速和张力测量。转速测量采用CS3020霍尔芯片，输出脉冲信号可以直接输入数据采集模块。每旋转一周可获得6个脉冲输出；张力测量采用多点采集方式，靠背、座垫和两边脚蹬各安装了两个同型号的薄膜片式张力传感器，经过多通道接口将数据送入采集模块。

控制器：采用MSP430 系列单片机。其特点是低电源电压、超低功耗、多种功能，适合于各种低功率场合。采样电路为MSP430F149单片机内部12位的A/D，采用标准的RS-232 方式与上位机进行串行通讯。

驱动负载：沿用电动车原有的电机，通过与控制器相连的接口装置，使其可分别在电动机和发电机状态下工作，并可通过在线驱动与调整，获得不同的驱动阻尼。

PC主机：通过232接口与控制器进行通信，可在离线与在线两种状态下实施融合运算，进行决策分析，并将结果通过接口装置送到控制器实现驱动控制。

3 用于康复训练过程状态监测的软判决算法

从系统的诸多输入信息考虑，有多个采集点的变化是随机的，所以依赖于分散单一的传感信号往往难以对患者意图与其个人能力做出准确的判断，而只有对各种信号作出综合考虑，才有可能获得理想的康复训练过程。

4 结论

本文监测器因为采用了软判决信息融合技术，多个传感器对康复训练状态多方位的监控，能有效地克服传感器本身离散性大，对其他因素干扰大等问题，从而提高了状态监测的可信度， 减少了误判率。采用多参量融合技术后，融合了多个传感器的不同信息，任何单个参量出错都不会导致最终结果出错，而且可保证一定的灵敏度，可靠性增强。监测器将康复训练状态预报分为预报和报警两级，便于工作人员采取不同的措施。监测器还具有结构简单，容易实现等特点。

参考文献

[1] 宋雪臣 单振清 主编《传感器与检测技术》人民邮电出版社，2012年4月

[2] 党宏社《控制系统仿真》西安电子科技大学出版社，2008

[3] 高欣等，“自行车仿真健身器的设计与实现”，《系统仿真学报》，Vol.15，No. 5，2005年5， pp.1163-1167

[4] 胡大可等，MSP430 系列FLASH 型超低功耗16 位单片机[M] . 北京：北京航空航天大学出版社，2001.

[5] 李宛洲《计算机软件技术基础》机械工业出版社 2010年6月