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公开(公告)号：CN113576833B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110885492.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 安徽工程大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于重力平衡的下肢助力装置，涉及康复机械领域，包括椅子主体和安装于椅子主体上的助力装置，所述助力装置包括大腿绑带组件、小腿绑带组件、调节装置和驱动装置,本装置通过设置调节组件一和调节组件二，使得小腿绑带与大腿绑带的位置可调，适合于下肢长度不同的患者，通过设置电机二，带动驱动装置，辅助大腿绑带带着大腿向上运动做髋关节康复运动、小腿绑带带着小腿做辅助膝关节康复运动，且在该过程中，弹簧一、弹簧二辅助平衡。
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公开(公告)号：CN112870019A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110062220.7
申请日：2021-01-18
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明涉及基于重力平衡的下肢康复训练装置，包括脚踏板，小腿杆，大腿杆，大腿杆靠近小腿杆的一侧设有与小腿杆相连的膝关节连接件、远离小腿杆的一侧设有髋关节连接件；所述膝关节连接件上设有与大腿杆相连以实现小腿杆和大腿杆在重力场任意运动范围内的静力平衡稳定的重力平衡机构，膝关节连接件和髋关节连接件上均设有分别驱动小腿杆、大腿杆的摆动的动力机构。本发明通过一号平衡杆和二号平衡杆与调节机构配合以实现小腿杆和大腿杆实时完全重力平衡，消除腿部肌肉的负重感，抵消腿的重力；本发明通过电机可实现两种状态的康复训练，可依靠电机提供动力进行往复训练，也可依靠患者的意识进行主动抬腿训练，让训练更高效、舒适。
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公开(公告)号：CN112870019B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110062220.7
申请日：2021-01-18
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明涉及基于重力平衡的下肢康复训练装置，包括脚踏板，小腿杆，大腿杆，大腿杆靠近小腿杆的一侧设有与小腿杆相连的膝关节连接件、远离小腿杆的一侧设有髋关节连接件；所述膝关节连接件上设有与大腿杆相连以实现小腿杆和大腿杆在重力场任意运动范围内的静力平衡稳定的重力平衡机构，膝关节连接件和髋关节连接件上均设有分别驱动小腿杆、大腿杆的摆动的动力机构。本发明通过一号平衡杆和二号平衡杆与调节机构配合以实现小腿杆和大腿杆实时完全重力平衡，消除腿部肌肉的负重感，抵消腿的重力；本发明通过电机可实现两种状态的康复训练，可依靠电机提供动力进行往复训练，也可依靠患者的意识进行主动抬腿训练，让训练更高效、舒适。
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公开(公告)号：CN113662811A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110999330.6
申请日：2021-09-01
IPC: A61H1/02
Abstract: 本申请提供一种手指康复训练器，包括底座、凸起部、至少一个手指固定部和至少一个驱动件，底座内形成有空腔，凸起部设置在底座上，凸起部用于从用户的手掌侧支撑用户的手心，手指固定部的第一端与底座铰接连接，手指固定部的第二端为自由端，手指固定部用于从用户的手掌侧支撑用户的手指，驱动件设置在空腔内，底座的表面设有通孔，驱动件的输出端穿过通孔后与手指固定部相连接。本申请无需改变用户的手型即可实现手指的康复训练，因此不会对用户的手造成损伤，用户的使用体验较好。
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公开(公告)号：CN112784812A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110183495.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习与模式识别领域，具体是一种深蹲动作识别方法，具体步骤为：S1、数据提取；S2、输入数据；S3、数据预处理；S4、训练卷积神经网络；S5、计算初始概率；S6、计算转移概率；S7、使用维特比算法重新分类；S8、算法性能评估；本发明使用惯导式动作捕捉设备提取数据，在卷积神经网络CNN的基础上进行深度开发，提出一种基于CNN的新型算法，并将该方法应用于深蹲运动的动作识别实验，实验结果表明，该方法可以正确区分深蹲运动中标准蹲姿与非标准蹲姿，相比于CNN，该方法具有较高的识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784812B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110183495.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习与模式识别领域，具体是一种深蹲动作识别方法，具体步骤为：S1、数据提取；S2、输入数据；S3、数据预处理；S4、训练卷积神经网络；S5、计算初始概率；S6、计算转移概率；S7、使用维特比算法重新分类；S8、算法性能评估；本发明使用惯导式动作捕捉设备提取数据，在卷积神经网络CNN的基础上进行深度开发，提出一种基于CNN的新型算法，并将该方法应用于深蹲运动的动作识别实验，实验结果表明，该方法可以正确区分深蹲运动中标准蹲姿与非标准蹲姿，相比于CNN，该方法具有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111865142A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010802299.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 安徽华清可靠性工程技术研究院有限公司 , 安徽工程大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于多悬臂梁能量采集器的自供能传感器，能量采集器通过电源线连接电能储存电路并为电能储存电路充电，所述电能储能电路通过电能瞬间放电电路连接传感器本体的电源端，所述能量采集器设有支座，所述支座的固定有至少一个发电机构，所述发电机构包括其中一端固定在支座上的悬臂梁、固定在悬臂梁另一端的质量块、贴附在悬臂梁两面用于发电的压电陶瓷。本发明能够借助于能量采集技术将自然界广泛存在的单自由度振动能量转换为电能，能量采集效率高，有着精度高,范围广,结构简单,抗干扰性好,环保节能和自驱动性等优点。
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公开(公告)号：CN111865141A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010802294.5
申请日：2020-08-11
Applicant: 安徽华清可靠性工程技术研究院有限公司 , 安徽工程大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于振动能采集器的自供电传感器，能量采集器通过电源线连接电能储存电路并为电能储存电路充电，所述电能储能电路通过电能瞬间放电电路连接传感器本体的电源端，所述能量采集器设有支撑臂，所述支撑臂为圆锥体或锥台结构，所述支撑臂较小的一端固接有连杆并通过连杆固定在支架上，所述支撑臂较大的一端固接有质量块，所述支撑臂外表面贴附有用于发电的压电陶瓷。本发明能够实现传感器的自供电，不需要额外的配备电源，此外，采集器具有调节机械能转化为电能的效率，同时还可以控制支撑臂的振动频率在可控制的范围内，末端加上速度传感器可以更为精准的捕捉到震动速度，本发明具有结构简单，稳定性强，易于实现等特点。
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公开(公告)号：CN111855198A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010803462.2
申请日：2020-08-11
Applicant: 安徽华清可靠性工程技术研究院有限公司 , 安徽工程大学
IPC: G01M13/025 , G01B11/02 , G01B11/14
Abstract: 本发明揭示了一种减速机在线测试设备，伺服电机经联轴器连接输入轴，所述输入轴连接被测减速机的输入端，所述被测减速机的输出端连接输出轴，所述输出轴通过联轴器连接制动器，所述输入轴和输出轴上均设有第一偏移检测单元，两个所述第一偏移检测单元均设有两个激光位移传感器，两个所述激光传感器采集输出轴和输入轴相同侧的距离信号，所述第一偏移检测单元通过信号线连接工控计算机系统，并将获取的距离信号送至工控计算机系统。本发明有着精度高,一致性好,可靠性寿命高等优点。
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公开(公告)号：CN111855198B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202010803462.2
申请日：2020-08-11
Applicant: 安徽华清可靠性工程技术研究院有限公司 , 安徽工程大学
IPC: G01M13/025 , G01B11/02 , G01B11/14
Abstract: 本发明揭示了一种减速机在线测试设备，伺服电机经联轴器连接输入轴，所述输入轴连接被测减速机的输入端，所述被测减速机的输出端连接输出轴，所述输出轴通过联轴器连接制动器，所述输入轴和输出轴上均设有第一偏移检测单元，两个所述第一偏移检测单元均设有两个激光位移传感器，两个所述激光传感器采集输出轴和输入轴相同侧的距离信号，所述第一偏移检测单元通过信号线连接工控计算机系统，并将获取的距离信号送至工控计算机系统。本发明有着精度高,一致性好,可靠性寿命高等优点。
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