CN113230086B - 一种防骨质疏松的锻炼装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种防骨质疏松的锻炼装置，包括锻炼装置、检测器和调节控制终端；检测器绑缚在人体骨骼处，用于检测骨质数据；调节控制终端包括深度学习模型、强化学习模型、调整终端，深度学习模型将上一次检测器检测的检测数据与训练数据和下一次检测器检测到的检测数据输入至深度学习网络模型中，得到训练强度与骨质数据的关联性，强化学习模型根据训练强度与骨质数据的关联性生成强化学习模型，调整终端将当前检测器的检测数据作为状态向量输入至强化学习模型中，生成调控锻炼装置的调节方案，并对锻炼装置实现控制。本发明采用智能控制来调整锻炼装置的训练强度，减少过度训练造成的损害，极大的提高了骨质疏松的预防能力。
Description
技术领域
本发明涉及骨质疏松康复设备技术领域，特别涉及一种防骨质疏松的锻炼装置。
背景技术
骨质疏松症是最常见的骨骼疾病，是一种以骨量低、骨组织微结构损坏，导致骨脆性增加，易发生骨折为特征的全身性骨病。骨质疏松导致的骨折的危害巨大，是老年患者致残和致死的主要原因之一，因此要及时进行预防，减少患该疾病的概率，目前常规的预防方法主要采用锻炼的方式，利用器械牵拉结构来带动人体进行锻炼，但目前的锻炼装置的机械结构过于复杂，使得传动效果差，影响锻炼效果，且锻炼的强度固定，使用者无法知晓自己该如何锻炼，怎么锻炼，造成过度锻炼，反而影响骨质强度。
发明内容
为了至少解决或部分解决上述问题，提供一种防骨质疏松的锻炼装置。
为了达到上述目的，本发明提供了如下的技术方案：
本发明一种防骨质疏松的锻炼装置，包括锻炼装置、检测器和调节控制终端；
所述锻炼装置包括移动座椅，所述移动座椅的底部设置有滑块，所述滑块的一端连接有伸缩轴，所述伸缩轴的一端连接有液压装置，所述滑块的内侧套接有滑轨，所述滑轨的一端固定有驱动电机箱，所述驱动电机箱的两侧均设置有活动轴，所述活动轴的外侧套接有旋转踏板，所述移动座椅的两侧均设置有旋转电机，所述旋转电机的顶部设置有旋转轴，所述旋转轴的顶部连接有活动支架；
所述检测器绑缚在人体骨骼处，用于检测骨质数据；
所述调节控制终端包括深度学习模型、强化学习模型、调整终端，所述深度学习模型将上一次检测器检测的检测数据与训练数据和下一次检测器检测到的检测数据输入至深度学习网络模型中，得到训练强度与骨质数据的关联性，所述强化学习模型根据训练强度与骨质数据的关联性生成强化学习模型，所述调整终端将当前检测器的检测数据作为状态向量输入至强化学习模型中，生成调控锻炼装置的调节方案，并对锻炼装置实现控制。
作为本发明的一种优选技术方案，所述检测器包括感测器和振动器，所述振动器对人体骨骼处发出振动波，所述感测器检测穿过人体骨骼的振动波的数据。
作为本发明的一种优选技术方案，所述强化学习模型中以提取出的训练强度数据与骨质疏松的条件概率以及训练强度数据到承受能力的关联程度的条件概率为权重，将两个条件概率进行拼接，形成强化学习模型的动作选择。
作为本发明的一种优选技术方案，所述深度学习模型采用LSTM神经网络，所述LSTM神经网络采用由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。
作为本发明的一种优选技术方案，所述旋转电机、液压装置、驱动电机箱的驱动电机均与调整终端信号连接。
作为本发明的一种优选技术方案，所述移动座椅与滑块之前设置有升降结构。
作为本发明的一种优选技术方案，所述升降结构包括升降轴，所述升降轴的底部连接有液压驱动器，所述升降轴的一侧设置有调节轴，所述液压驱动器的底部与滑块相连，所述升降轴的顶部与移动座椅相连。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明采用智能控制来调整锻炼装置的训练强度，从而保证在得到适量训练的情况下，减少过度训练造成的损害，且能够根据实时信息及时知晓使用者的状态数据并进行调整，极大的提高了骨质疏松的预防能力；
本发明中的锻炼装置具有预防骨质疏松的能力，利用自动机械结构来牵引使用者，达到锻炼的效果，同时，各个机械结构具有更好的传动效果，相比于现有的机械结构能够达到更好的训练效果。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明锻炼装置的整体结构示意图；
图2是本发明的整体结构模块图；
图中：1、锻炼装置；2、检测器；3、调节控制终端；4、移动座椅；5、滑块；6、伸缩轴；7、液压装置；8、滑轨；9、驱动电机箱；10、活动轴；11、旋转踏板；12、旋转电机；13、旋转轴；14、活动支架；15、深度学习模型；16、强化学习模型；17、调整终端；18、感测器；19、振动器；20、升降结构；21、升降轴；22、液压驱动器；23、调节轴。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。其中附图中相同的标号全部指的是相同的部件。
此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。需要说明的是，下面描述中使用的词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
如图1-2所示，本发明提供一种防骨质疏松的锻炼装置，包括锻炼装置1、检测器2和调节控制终端3；
检测器2绑缚在人体骨骼处，用于检测骨质数据；检测器2包括感测器18和振动器19，振动器19对人体骨骼处发出振动波，感测器18检测穿过人体骨骼的振动波的数据。
锻炼装置1包括移动座椅4，移动座椅4的底部设置有滑块5，滑块5的一端连接有伸缩轴6，伸缩轴6的一端连接有液压装置7，滑块5的内侧套接有滑轨8，滑轨8的一端固定有驱动电机箱9，驱动电机箱9的两侧均设置有活动轴10，活动轴10的外侧套接有旋转踏板11，移动座椅4的两侧均设置有旋转电机12，旋转电机12的顶部设置有旋转轴13，旋转轴13的顶部连接有活动支架14；
调节控制终端3包括深度学习模型15、强化学习模型16、调整终端17，深度学习模型15将上一次检测器检测的检测数据与训练数据和下一次检测器检测到的检测数据输入至深度学习网络模型中，得到训练强度与骨质数据的关联性，强化学习模型16根据训练强度与骨质数据的关联性生成强化学习模型，调整终端17将当前检测器2的检测数据作为状态向量输入至强化学习模型16中，生成调控锻炼装置1的调节方案，并对锻炼装置1实现控制。
强化学习模型16中以提取出的训练强度数据与骨质疏松的条件概率以及训练强度数据到承受能力的关联程度的条件概率为权重，将两个条件概率进行拼接，形成强化学习模型的动作选择。
深度学习模型15采用LSTM神经网络，LSTM神经网络采用由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。
旋转电机12、液压装置7、驱动电机箱9的驱动电机均与调整终端17信号连接，调节终端通过对旋转电机12、液压装置7、驱动电机箱9的驱动电机进行调控从而实现对锻炼装置1的训练强度的控制；
使用时，使用者坐在移动座椅4上，将检测器2绑缚在人体骨骼处，利用液压装置7带动伸缩轴6伸缩，从而带动底部的滑块5沿着滑轨8运动，驱动电机箱9的驱动电机带动活动轴转动，活动轴旋转带动旋转踏板运动，旋转踏板11与人体腿部相连，从而实现腿部关节的锻炼，旋转电机12带动旋转轴13旋转，旋转轴13旋转带动活动支架14旋转，活动支架14与人体的手部连接，从而实现手部关节的锻炼，训练强度与液压装置7的拉伸程度，旋转电机12的旋转程度有关，利用调节终端17的调节方案实现自动化控制，达到自动锻炼的效果。
为了提高移动座椅的舒适性，在移动座椅4与滑块5之前设置有升降结构20，升降结构20包括升降轴21，升降轴21的底部连接有液压驱动器22，升降轴21的一侧设置有调节轴23，液压驱动器22的底部与滑块5相连，升降轴21的顶部与移动座椅4相连，利用升降轴的伸缩特性，实现移动座椅的升降，从而调整座椅的高度，提高使用者的体验感。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，包括锻炼装置(1)、检测器(2)和调节控制终端(3)；
所述锻炼装置(1)包括移动座椅(4)，所述移动座椅(4)的底部设置有滑块(5)，所述滑块(5)的一端连接有伸缩轴(6)，所述伸缩轴(6)的一端连接有液压装置(7)，所述滑块(5)的内侧套接有滑轨(8)，所述滑轨(8)的一端固定有驱动电机箱(9)，所述驱动电机箱(9)的两侧均设置有活动轴(10)，所述活动轴(10)的外侧套接有旋转踏板(11)，所述移动座椅(4)的两侧均设置有旋转电机(12)，所述旋转电机(12)的顶部设置有旋转轴(13)，所述旋转轴(13)的顶部连接有活动支架(14)；
所述检测器(2)绑缚在人体骨骼处，用于检测骨质数据；
所述调节控制终端(3)包括深度学习模型(15)、强化学习模型(16)、调整终端(17)，所述深度学习模型(15)将上一次检测器检测的检测数据与训练数据和下一次检测器检测到的检测数据输入至深度学习网络模型中，得到训练强度与骨质数据的关联性，所述强化学习模型(16)根据训练强度与骨质数据的关联性生成强化学习模型，所述调整终端(17)将当前检测器(2)的检测数据作为状态向量输入至强化学习模型(16)中，生成调控锻炼装置(1)的调节方案，并对锻炼装置(1)实现控制。
2.根据权利要求1所述的一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，所述检测器(2)包括感测器(18)和振动器(19)，所述振动器(19)对人体骨骼处发出振动波，所述感测器(18)检测穿过人体骨骼的振动波的数据。
3.根据权利要求1所述的一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，所述强化学习模型(16)中以提取出的训练强度数据与骨质疏松的条件概率以及训练强度数据到承受能力的关联程度的条件概率为权重，将两个条件概率进行拼接，形成强化学习模型的动作选择。
4.根据权利要求1所述的一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，所述深度学习模型(15)采用LSTM神经网络，所述LSTM神经网络采用由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。
5.根据权利要求1所述的一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，所述旋转电机(12)、液压装置(7)、驱动电机箱(9)的驱动电机均与调整终端(17)信号连接。
6.根据权利要求1所述的一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，所述移动座椅(4)与滑块(5)之前设置有升降结构(20)。
7.根据权利要求6所述的一种防骨质疏松的锻炼装置，其特征在于，所述升降结构(20)包括升降轴(21)，所述升降轴(21)的底部连接有液压驱动器(22)，所述升降轴(21)的一侧设置有调节轴(23)，所述液压驱动器(22)的底部与滑块(5)相连，所述升降轴(21)的顶部与移动座椅(4)相连。
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