卡姆兰·伊克巴尔 具有反馈潜伏期的单链神经力学模型中的最优时变姿势控制。 （英语） Zbl 1457.92010号 生物、网络。 114，编号4-5，485-497（2020）。 小结：由于任务中存在固有的不稳定性，在安静站立期间保持平衡对神经控制机制来说是一项具有挑战性的任务。骨骼肌的反馈延迟和低通特性增加了实时调节姿势动力学的难度。倒立杆（IP）型机器人模型已成为研究姿势平衡控制的一种流行范式。在本研究中，根据生理学原理开发了一个深入的神经力学姿势控制模型。该模型包括一个单节段IP机器人模型、Hill型肌肉模型以及来自肌梭（MS）和高尔基肌腱器官（GTO）的本体感受反馈。提出了一种最优比例积分微分（PID）控制器，用于实现感觉反馈潜伏期中的有效姿态控制。用于姿势稳定的神经命令由时变PID控制器生成，该控制器使用线性二次调节器（LQR）原理进行调节。计算机仿真用于评估调谐PID-LQR控制器的效能。受控系统的灵敏度分析显示延迟容差为300毫秒从扰动实验中获得了支持数学模型的初步经验数据。根据前后（AP）方向上的质心（COM）偏移测量的模型对扰动力矩的响应与经验数据显示出高度的相关性（ρ=0.91）。 引用于1文件 MSC公司： 92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 92立方厘米 生物力学 93B52号 反馈控制 关键词：神经力学姿势控制模型;倒立摆;反馈延迟;最佳调节PID控制器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Iqbal}，生物。赛博。114，编号4--5，485--497（2020；Zbl 1457.92010） 全文： 内政部 参考文献： [1] 伯恩斯坦，NA，《运动的协调与调控》（1967），牛津：佩加蒙出版社，牛津 [2] TS布坎南；劳埃德DG；马纳尔，K。；TF Besier，《神经肌肉骨骼建模：从神经指令测量中估算肌肉力、关节力矩和运动》，《应用生物技术杂志》，20，4，367-395（2004）·doi:10.1123/jab.20.4.367 [3] 巴贾尔斯基，P。；Martins，J。；Stirling，L.，使用基于Hill的肌肉模型对肌肉力量估计敏感性进行蒙特卡罗分析，J Biomech，79，67-77（2018）·doi:10.1016/j.jbiomech.2018.07.045 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