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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于模糊系统的混合双通路上肢义肢仿生控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114831783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210416244.2，技术领域涉及：A61F2/54；该发明授权基于模糊系统的混合双通路上肢义肢仿生控制系统及方法是由李智军;杨启静;李国欣设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊系统的混合双通路上肢义肢仿生控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模糊系统的混合双通路上肢义肢仿生控制系统及方法，包括：姿态传感器：通过获取使用者实时的身体姿势来分析使用者所处的环境及任务状态；脑电信号采集装置：通过采集使用者的脑电信号并对其进行分析；肌电传感装置：通过检测残肢上的生物信号来对义肢所完成的动作进行补充；本体感觉反馈模块：根据外界温度、接触压力及假肢角度状态信息，提供穿戴者实时本体感觉反馈；算法决策模块：通过接收各个装置所传输的信号进行模糊融合分析，实现鲁棒决策；运动控制模块：通过算法决策模块输出的信号驱动义肢电机完成相应的动作。本发明增强了上肢义肢在复杂多任务场景下的灵活与鲁棒控制提高了整个系统的稳定性和可靠性。

本发明授权基于模糊系统的混合双通路上肢义肢仿生控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊系统的混合双通路上肢义肢仿生控制系统，其特征在于，包括： 姿态传感器：通过获取使用者实时的身体姿势来分析使用者所处的环境及任务状态； 脑电信号采集装置：通过采集使用者的脑电信号并对其进行分析，将其转化为可分类的信号； 肌电传感装置：通过检测残肢上的生物信号来对义肢所完成的动作进行补充； 本体感觉反馈模块：根据外界温度、接触压力及假肢角度状态信息，提供穿戴者实时本体感觉反馈； 算法决策模块：通过接收各个装置所传输的信号进行模糊融合分析，实现鲁棒决策； 运动控制模块：通过算法决策模块输出的信号驱动义肢电机完成相应的动作； 初始化一个3层结构的神经网络模型，利用样本集合，离线训练神经网络，获得离线训练后的神经网络模型，将其定义为模糊神经网络规划模型； 模糊规则模型描述了输入状态量到输出状态量的映射关系；当控制装置接收到控制信号进行移动时，该控制信号主要由脑电信号、姿态信号和肌电信号通过神经网络进行训练对控制信号进行完善和调整；定义脑电信号量为d，姿态信号量为p，肌电信号量为t，将输入状态量分别模糊化为语言变量集合D、P和T： D＝{D1,D2,…Di,…,Dl} P＝{P1,P2,…Pj,…,Pm} T＝{T1,T2,…Tk,…,Tn} 其中，l、m、n分别为脑电信号量、姿态信号量和肌电信号量的语言变量数量； 定义输出量为a，将输出量模糊化为语言变量集合A： A＝{A1,A2,…Ai,…,Ak} 其中，k为输出语言变量的数量； 用语言变量Dl、Pm、Tn和Ak代替常规的语言变量，根据模糊系统理论，首先对每个输入变量和输出变量建立隶属度函数，并结合控制规则建立模糊规则表；在这里隶属度函数采用的是高斯型隶属函数： 其中x为输入自变量，σ为正态分布的标准偏差，c为正态分布中的均值μ； 建立3层神经网络模型，其中输入层神经元数为输入状态量数目，隐含层神经元数量为N，输出层神经元数量为输出量数目；神经网络输入层到隐含层、隐含层到输出层的权值向量分别为w1和w2，隐含层和输出层的偏置向量分别为b1和b2，通过BP算法训练神经网络的权值向量和偏置向量，最后将训练好的神经网络模型作为模糊神经网络控制信号规划模型；当上肢义肢控制装置接收到模糊网络输出信号后时可根据控制信号使上肢义肢沿着预定规划的轨迹运动，进而控制仿生手运动；同时对估计的角度进行滑动平均滤波处理，如果角度估计值超出实际关节角度的最大值，则将此时的角度设为实际关节角度最大值；控制装置控制上肢义肢完成相对应的动作，对上肢义肢上覆盖的电子皮肤在上肢义肢完成相应动作的过程中感受电子皮肤所受的压力及温度的变化，其中电子皮肤可以分布在上肢义肢的指尖、手指内侧、手掌内侧部位，通过电子皮肤的传感器检测将压力、温度信号通过电刺激方式进行回传，通过设置电刺激的频率来对信号进行分类，并对应刺激残肢的相应位置。

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