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摘要：基于模糊控制算法的嵌入式力量辅助控制装置，装置包括按史密斯架比例设置的框架，框架顶部固定有伺服电机，伺服电机的输出轴通过联轴器与框架的上下支撑架间通过轴承座安装的传动轴相连接，上下传动轴上通过同步轮连接有两条同步带，框架间还固定有双滑轨，滑轨上分别连接有滑块，滑块前方固定负重杆，滑块后方分别与两条同步带固定；伺服电机、编码器、主控制器分别与伺服驱动器相连，编码器采集数据，主控制器进行模糊控制算法运算，伺服驱动器发出指令，伺服电机执行旋转带动传动皮带，进而产生扭矩力量，对锻炼者进行力量辅助；本发明具有结构合理、高效安全及智能化个性化的优点。

主权项：1.一种基于模糊控制算法的嵌入式力量辅助训练装置，包括框架1，其特征在于：所述框架1顶部的上支撑杆14之间对称设置有两个上轴承座4，框架1的下支撑杆15之间对称设置有两个下轴承座5，框架1顶部一侧设置有伺服电机6，伺服电机6的输出轴通过联轴器7与上传动轴8的一端相连接，上传动轴8的另一端分别与两侧上轴承座4可旋转连接；上传动轴8上，上轴承座4外侧分别设有上同步轮9，两侧上同步轮9分别通过同步带10与下传动轴11两侧设置的下同步轮12相连接，下传动轴11与下轴承座5可旋转连接，两侧同步带10前方分别与滑块2背面固定连接，两侧滑块2前面固定连接有负重杆13，滑块2套设于滑轨3上，滑轨3两端通过光轴支架16分别固定于上支撑架14及下支撑架15上；所述伺服电机6与伺服控制系统相连接；所述伺服控制系统包括主控制器STM32F407、伺服驱动器、编码器CN4及显示屏TFTLCD，其中编码器CN4信号接收端采集伺服电机6数据信号，编码器CN4信号输出端与伺服驱动器信号接收端相连接，伺服驱动器与主控制器STM32F407双向信号连接，主控制器STM32F407与显示屏TFTLCD双向信号连接，接线口L1、L2C连接220v火线，接线口L3、L1C连接220v零线，伺服驱动器后端接地线；伺服电机6制动使用内部电阻，对伺服驱动器的B3和B2接口进行短接，伺服电机6的四个端子U、V、W、PE分别对应连接至伺服驱动器的U、V、W、PE接口；编码器CN4通过产生3相脉冲，以接口PA+、PA-、PB+、PB-、PZ+、PZ-、VCC和GND与伺服驱动器相连接；主控制器STM32F407通过半双工通讯协议RS485三线与伺服驱动器相连，三线分别是总线A、B与接地线GND；主控制器STM32F407的端口P9将半双工通讯协议RS485与接口UART2连接，来实现消息的收发；主控制器STM32F407的串口2通过端口P9设置，将端口P9的3脚、5脚短接，4脚、6脚短接；主控制器STM32F407的端口PG8控制伺服驱动器芯片SP3485的收发，当PG8端口为0时SP3485处于接收状态；当端口PG8为1时伺服驱动器芯片SP3485处于发送状态；伺服驱动器芯片SP3485的电路中，PA2、PA3、ETH_MDIO和PWM_DAC引脚共用IO接口，电阻R38、R40是两个阻值为360Ω的偏置电阻，保证当总线空闲时，总线A、B之间的电压差永远大于200mV；主控制器STM32F407上的排针将半双工通讯协议RS485的发送与接收引脚与接口UART2进行连接，从而让主控制器STM32F407实现与外界的消息通信；伺服驱动器芯片SP3485对半双工通讯协议RS485进行收发使能控制，具体控制通过开发板的PG8引脚进行“0”、“1”操作；所述模糊控制算法的嵌入式力量辅助训练装置的具体控制运算方法如下：1确定模糊控制器结构主控制器STM32F407根据编码器CN4所采集的信号，得到伺服电机6转速、位置脉冲的数据I，本模糊控制算法的输入为伺服电机6转速和位置脉冲的数据I，输出为伺服电机6转矩值，然后将伺服电机6转矩值通过所对应定义的输入输出集得到模糊量，伺服电机6转速、位置脉冲的数据I的模糊量可用对应的模糊语言表示，得到伺服电机6转速、位置脉冲的数据I的模糊语言子集i，i为模糊向量，最后由i找到对应推理规则，然后与模糊关系R进行映射，作出模糊决策，得到模糊控制量u，公式如下： 其中为映射运算；2定义输入、输出模糊集将伺服电机6的转速分为3个模糊集：SV低转速，MV中转速，LV高转速；将位置脉冲也分为3个模糊集：SP低位置，MP中位置，LP高位置；将伺服电机6分为5个模糊集：VS非常小，S小，M中等，L大，VL非常大；3定义隶属函数根据三角形隶属函数公式建立转矩大小隶属函数： 建立上述三角形隶属函数后，即可实现转矩的模糊化；4规则推理建立规则，根据本嵌入式力量辅助训练装置的工作逻辑来设计此模糊控制规则，对健身时人不同力竭程度状态进行分析，将模糊控制规则设计为：位置越低，转速越低，转矩越大；位置适中，转速适中，转矩适中；位置越高，转速越高，转矩越小；伺服电机6转矩动态给出；规则推理过程是在同一条规则中，前提之间通过“与”的关系得到规则的结论；前提的可信度之间通过取小运算，得到每一条规则总前提的可信度；模糊系统总的可信度为各条被触发规则可信度推理结果的并集，求出模糊系统的总输出；5反模糊化最后将总输出进行清晰化，清晰化后即可达到准确的转矩值。

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