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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制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：CN119861562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411937753.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制方法是由谢平;修启轩;王颖;郝莹莹;扈文豪;张栋;于金须;陈晓玲设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制方法，包括以下步骤：S1、构建肌电采集—康复机械手—神经肌肉电刺激联合康复系统；S2、对表面肌电信号进行数据预处理；S3、利用霜冰优化算法循环迭代长短时记忆网络参数，构建最优参数的长短时记忆网络模型；S4、利用所构建的长短时记忆网络模型对表面肌电信号进行预测；S5、根据预测信号构建三维肌电自适应控制系统；S6、基于自适应模糊控制系统生成模糊控制规则；S7、基于控制策略对联合康复系统进行控制。本发明采用上述的一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制方法，能够解决现有康复过程中主观参数调控的不及时性下带来的二次损伤，有助于提升康复效率与康复效果。

本发明授权一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于肌电反馈的康复机械手和电刺激自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建肌电采集—康复机械手—神经肌肉电刺激联合康复系统； S2、使用完全集合经验模态分解与自适应噪声算法对表面肌电信号进行数据预处理； S3、利用霜冰优化算法循环迭代长短时记忆网络参数，构建最优参数的长短时记忆网络模型； S3中，将各表面肌电信号的本征模态分量进行重组与归一化形成长短时记忆网络模型输入数据集； 使初始化的长短时记忆网络模型参数构成随机霜冰粒子，根据粒子更新计算公式对霜冰粒子进行迭代优化，检测粒子是否在最优位置，若在最优则输出为最优参数，反之继续迭代优化，粒子更新计算公式为： ； S4、利用所构建的长短时记忆网络模型对表面肌电信号各个分解模态进行预测； S4中，使用最优参数构建优化后的长短时记忆网络模型，对重组与归一化后的每一模态分量进行时间的预测，得到时间后的模态分量 ； 对每个模态分量 按照系数进行叠加，得到预测后的表面肌电信号； S5、根据预测信号为反馈量构建三维肌电自适应控制系统； S5中，对所预测后的表面肌电信号进行特征提取并构建基于预测表面肌电信号为反馈量的三维模型；分别提取中值频率MF、平均功率频率MPF、积分肌电值iEMG、肌电均方根值RMS， ； 通过下式构建三维模型： ； ； ； ； 式中，为频域上疲劳程度变化，为时域上疲劳程度变化，为模态数量，Y为肌肉激活程度，Z为肌肉激活状态，为相应动作下的主动肌积分肌电值，为相应动作下的拮抗肌积分肌电值；系统根据预测肌肉状态形成的反馈量，自适应调整参数变化； S6、基于自适应模糊控制系统与肌电反馈生成模糊控制规则； S7、基于控制策略对联合康复系统进行控制。

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