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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市丞輝威世智能科技有限公司申請的專利一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119908942B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510412260.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H40/63；該發(fā)明授權(quán)一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法及系統(tǒng)是由蔡雪風(fēng);陳宏超;王敏敏;徐博源設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)療康復(fù)器械技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法及系統(tǒng)。識別獲取目標(biāo)訓(xùn)練對象執(zhí)行當(dāng)前行走態(tài)勢的易疲關(guān)鍵點，基于下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的肌電疲勞傳感數(shù)據(jù)構(gòu)建多維肌電疲勞熱力模型，利用多維肌電疲勞熱力模型對易疲關(guān)鍵點進行熱力分析，以控制下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的速率與頻率；通過最差解單純頂點的反射收縮替換計算下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備從鄰接訓(xùn)練肌電圖轉(zhuǎn)移至當(dāng)前訓(xùn)練肌電圖的下肢髖膝時序狀態(tài)變量，根據(jù)下肢髖膝時序狀態(tài)變化量控制下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的當(dāng)前康復(fù)訓(xùn)練幅度。本發(fā)明能夠智能化控制下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備對用戶的髖膝關(guān)節(jié)訓(xùn)練效果。

本發(fā)明授權(quán)一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制系統(tǒng)，其特征在于，所述一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制系統(tǒng)包括存儲器與處理器，所述存儲器中存儲有一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法程序，當(dāng)所述智能控制方法程序被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法； 所述一種下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的智能控制方法，包括以下步驟： S102：獲取目標(biāo)訓(xùn)練對象的下肢髖膝關(guān)節(jié)靜態(tài)數(shù)據(jù)以及大腿與小腿動態(tài)訓(xùn)練的著力分布數(shù)據(jù)，利用下肢髖膝關(guān)節(jié)靜態(tài)數(shù)據(jù)與著力分布數(shù)據(jù)對目標(biāo)訓(xùn)練對象的步態(tài)行走進行高斯分布計算，得到目標(biāo)訓(xùn)練對象的當(dāng)前行走態(tài)勢； S104：基于目標(biāo)訓(xùn)練對象的下肢髖膝傷情評級雷達圖對下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的預(yù)設(shè)康復(fù)訓(xùn)練策略進行活動區(qū)間至康復(fù)訓(xùn)練幅度的識別變分推斷學(xué)習(xí)，生成康復(fù)訓(xùn)練幅度模式識別模型，通過康復(fù)訓(xùn)練幅度模式識別模型識別獲取當(dāng)前行走態(tài)勢的當(dāng)前康復(fù)訓(xùn)練幅度控制下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備； S106：識別獲取目標(biāo)訓(xùn)練對象執(zhí)行當(dāng)前行走態(tài)勢的易疲關(guān)鍵點，基于下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的肌電疲勞傳感數(shù)據(jù)構(gòu)建多維肌電疲勞熱力模型，利用多維肌電疲勞熱力模型對易疲關(guān)鍵點進行熱力分析，以控制下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的速率與頻率； S108：通過最差解單純頂點的反射收縮替換計算下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備從鄰接訓(xùn)練肌電圖轉(zhuǎn)移至當(dāng)前訓(xùn)練肌電圖的下肢髖膝時序狀態(tài)變量，根據(jù)下肢髖膝時序狀態(tài)變化量控制下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的當(dāng)前康復(fù)訓(xùn)練幅度； 其中，所述S104步驟，具體包括以下步驟： 獲取下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的預(yù)設(shè)康復(fù)訓(xùn)練策略，通過所述預(yù)設(shè)康復(fù)訓(xùn)練策略獲取下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備針對于不同傷情評級的預(yù)設(shè)活動區(qū)間，以及獲取各預(yù)設(shè)活動區(qū)間對應(yīng)的康復(fù)訓(xùn)練幅度； 獲取目標(biāo)訓(xùn)練對象的下肢髖膝病例報告以及關(guān)于下肢髖膝的傷情評級準(zhǔn)則，通過傷情評級準(zhǔn)則的描述條件對下肢髖膝病例報告中各個傷情描述信息進行評級指標(biāo)的覆蓋添加描述，生成目標(biāo)訓(xùn)練對象的下肢髖膝傷情評級雷達圖； 基于所述下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備針對于不同傷情評級的預(yù)設(shè)活動區(qū)間構(gòu)建一個變分自編碼器，基于各預(yù)設(shè)活動區(qū)間對應(yīng)的康復(fù)訓(xùn)練幅度構(gòu)建一個變分自解碼器； 構(gòu)造下肢髖膝行走態(tài)勢的潛在識別空間，將所述下肢髖膝傷情評級雷達圖輸入變分自編碼器映射至潛在識別空間，得到隱式活動區(qū)間編碼序列，在變分自解碼器中對所述隱式活動區(qū)間編碼序列的潛在變量分布進行變分推斷學(xué)習(xí)； 通過變分推斷學(xué)習(xí)，得到下肢髖膝傷情評級雷達圖約束下康復(fù)訓(xùn)練幅度取值規(guī)劃的重構(gòu)損失差值，基于目標(biāo)訓(xùn)練對象的當(dāng)前行走態(tài)勢預(yù)設(shè)容許重構(gòu)損失閾值； 若重構(gòu)損失差值大于容許重構(gòu)損失閾值，則對所述重構(gòu)損失差值執(zhí)行最小化處理以訓(xùn)練活動區(qū)間對應(yīng)的康復(fù)訓(xùn)練幅度，直至重構(gòu)損失差值小于容許重構(gòu)損失閾值為止，得到下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備處于下肢髖膝傷情評級雷達圖約束下的康復(fù)訓(xùn)練幅度模式識別模型； 通過康復(fù)訓(xùn)練幅度模式識別模型對所述當(dāng)前行走態(tài)勢進行識別，得到適宜目標(biāo)訓(xùn)練對象的當(dāng)前康復(fù)訓(xùn)練幅度，根據(jù)當(dāng)前康復(fù)訓(xùn)練幅度對下肢髖膝康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備的動力關(guān)節(jié)進行智能化控制。

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