基于模糊逻辑的残障手部无名指与小指协同运动最优位置控制研究

为解决手部精细运动协调难题，研究人员开发了一种基于模糊逻辑的级联控制系统，用于管理模拟人手中无名指与小指的动态运动。通过建立包含传递函数和状态空间表示的数学模型，该控制器有效解决了生物力学模型的非线性问题，优化了瞬态和稳态响应参数。仿真结果显示，无名指上升时间0.6秒、峰值时间0.3秒、超调量5%，小指超调量<0.6%、稳定时间1-2.6秒，系统在3.5秒内实现稳定协调。该研究为假肢和机器人手系统提供了精准鲁棒的控制方案，对精细运动功能康复辅助技术具有重要意义。

　　

人类手部的灵巧性源于其多自由度结构，但无名指(ring finger)与小指(little finger)因生物力学(biomechanical)和神经学(neurological)的相互依赖关系，独立协调运动存在挑战。这项研究创新性地采用级联控制系统(cascade control system)，结合模糊逻辑(fuzzy logic)算法，在模拟人手的生物力学模型中实现了两指的动态运动调控。

研究团队建立了包含传递函数(transfer functions)和状态空间(state-space)的数学模型，针对手指运动的非线性特征，设计的模糊控制器显著优化了瞬态响应(transient response)和稳态参数(steady-state parameters)。仿真数据表明：无名指表现出0.6秒的上升时间(rise time)和0.3秒的峰值时间(peak time)，超调量(overshoot)控制在5%以内；小指表现更为稳定，超调量低于0.6%，各关节稳定时间(settling time)分布在1-2.6秒区间。整个系统在3.5秒内达成协调稳定，扰动极小。

该成果为假肢(prosthetic)和机器人手(robotic hand)系统提供了突破性的控制策略，其精确度和鲁棒性(robustness)的提升，为精细运动控制(fine motor control)康复的辅助技术开辟了新途径。特别值得注意的是，研究通过生物力学建模与智能控制算法的融合，解决了传统方法难以处理的手指运动耦合问题，这对中风后手功能重建等临床场景具有重要应用价值。