摘要
肌电假肢手作为一种新型的康复医疗设备，旨在通过采集和解码人体残肢表面肌电信号，识别用户运动意图，进而控制假肢手完成抓握等动作，以恢复肢体残疾患者的日常生活能力。
运动预测控制作为一种先进的控制策略，近年来在肌电假肢手控制领域展现出巨大潜力。
本文首先概述了肌电假肢手的研究背景、意义以及运动预测控制的基本原理。
随后，重点针对近年来国内外在肌电信号采集与处理、假肢手运动模型、基于肌电的运动意图识别、假肢手运动预测控制策略以及实验验证等方面的研究进展进行了综述，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了肌电假肢手运动预测控制的未来发展趋势。
关键词：肌电假肢手；运动预测控制；肌电信号处理；运动意图识别；控制策略
#1.相关概念
##1.1肌电假肢手
肌电假肢手是一种利用生物电信号控制的智能假肢，主要由肌电信号采集系统、信号处理系统、控制系统和机械结构等组成。
其工作原理是通过传感器采集人体残肢表面产生的微弱肌电信号，经过放大、滤波等处理后，提取出反映用户运动意图的特征信息，再由控制系统将其转换为假肢手的控制指令，驱动机械结构完成相应的动作，例如抓握、伸展等。
##1.2运动预测控制
运动预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）是一种基于模型的优化控制方法，其基本原理是利用系统模型预测未来一段时间内的系统行为，并根据预测结果在线优化控制序列，最终将控制序列中的第一个控制量作用于系统。
运动预测控制具有滚动优化、前瞻控制等特点，能够有效处理系统约束、非线性和时变性等问题，近年来在机器人控制、过程控制等领域得到广泛应用。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
