本發(fā)明屬于健身器材控制，具體為一種健身器材多功能控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、健身器材控制系統(tǒng)是一種智能化技術(shù)應(yīng)用，旨在提升健身設(shè)備的使用體驗(yàn)和運(yùn)動(dòng)效果。通過(guò)集成傳感器、控制模塊和顯示界面等硬件與軟件系統(tǒng)，控制系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，如運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度、心率、步頻等，自動(dòng)調(diào)整器材參數(shù)以適應(yīng)用戶(hù)的需求。此外，健身器材控制系統(tǒng)通常具備數(shù)據(jù)記錄和分析功能，可以將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步至云端，方便用戶(hù)進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤與分析，幫助評(píng)估運(yùn)動(dòng)效果與進(jìn)步。部分系統(tǒng)還支持與移動(dòng)應(yīng)用或健身平臺(tái)的連接，用戶(hù)可在手機(jī)上查看詳細(xì)報(bào)告或與他人分享成績(jī)。智能化的健身器材控制系統(tǒng)不僅提高了運(yùn)動(dòng)的科學(xué)性和精準(zhǔn)性，還提升了健身的趣味性和互動(dòng)性，為現(xiàn)代健身產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了更多創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

2、然而健身器材控制系統(tǒng)的核心矛盾在于動(dòng)態(tài)響應(yīng)精度與實(shí)時(shí)性難以平衡，現(xiàn)有算法，如pid控制雖能實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的速度或阻力調(diào)節(jié)，但在處理復(fù)雜生物力學(xué)信號(hào)(如用戶(hù)肌力瞬時(shí)變化、運(yùn)動(dòng)軌跡偏移)時(shí)，因未引入人體運(yùn)動(dòng)模型與生理反饋機(jī)制，導(dǎo)致控制延遲或過(guò)調(diào)現(xiàn)象頻發(fā)，當(dāng)用戶(hù)進(jìn)行爆發(fā)式力量訓(xùn)練時(shí)，系統(tǒng)無(wú)法快速識(shí)別肌肉負(fù)荷突變，易引發(fā)阻力輸出的滯后或突變，既影響訓(xùn)練效果，又可能因阻力驟增導(dǎo)致肌肉拉傷，此外，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的缺失使得系統(tǒng)對(duì)用戶(hù)姿態(tài)、心率等參數(shù)的解析存在誤差，進(jìn)一步削弱了控制的個(gè)性化適配能力。

3、同時(shí)控制系統(tǒng)硬件架構(gòu)的模塊化整合不足，導(dǎo)致信號(hào)傳輸穩(wěn)定性與設(shè)備兼容性存疑，傳感器、執(zhí)行器與主控單元間的通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化程度低，易受電磁干擾或機(jī)械振動(dòng)影響，造成數(shù)據(jù)丟包或指令失真，在無(wú)線通信場(chǎng)景下，藍(lán)牙模塊與電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路共存時(shí)產(chǎn)生的電磁干擾，可能使阻力調(diào)節(jié)指令失效，甚至觸發(fā)設(shè)備異常停機(jī)，多品牌健身器材的異構(gòu)控制器缺乏統(tǒng)一接口規(guī)范，使得跨設(shè)備協(xié)同控制(如多器材聯(lián)動(dòng)訓(xùn)練)難以實(shí)現(xiàn)，限制了智能化健身生態(tài)的構(gòu)建。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種健身器材多功能控制系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種健身器材多功能控制系統(tǒng)，包含以下模塊：中央控制核心模塊、執(zhí)行器協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)人機(jī)接口、安全防護(hù)體系、數(shù)據(jù)通信架構(gòu)，所述中央控制核心模塊包括多模態(tài)數(shù)據(jù)處理單元和智能決策引擎，所述執(zhí)行器協(xié)同網(wǎng)絡(luò)包括精密驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和多軸聯(lián)動(dòng)控制，所述自適應(yīng)人機(jī)接口包括生物特征識(shí)別和多模態(tài)交互系統(tǒng)，所述安全防護(hù)體系包括動(dòng)態(tài)負(fù)載保護(hù)和能源監(jiān)控系統(tǒng)。

3、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)處理單元集成16通道生物傳感器陣列，包含肌電、心率、血氧、關(guān)節(jié)角度和三維加速度計(jì)模塊，采樣頻率不低于200hz，采用卡爾曼濾波與滑動(dòng)窗口算法實(shí)現(xiàn)噪聲抑制，其中滑動(dòng)窗口算法采用50毫秒窗口長(zhǎng)度，數(shù)據(jù)預(yù)處理延遲控制在3毫秒以?xún)?nèi)，部署改進(jìn)型dsp芯片ti?tms320c6748實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)特征提取，計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡曲率、力量梯度變化率和肌肉激活度之類(lèi)的12項(xiàng)生理特征參數(shù)。

4、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述智能決策引擎包括構(gòu)建三層混合控制模型，即底層動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)層、中層運(yùn)動(dòng)優(yōu)化層、高層策略制定層，所述底層動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)層包括基于改進(jìn)型模糊pid算法，采用高斯型隸屬函數(shù)與包含49條專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)力量、速度、阻力的毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)匹配，控制周期為5毫秒，穩(wěn)態(tài)誤差不超過(guò)百分之零點(diǎn)五，所述中層運(yùn)動(dòng)優(yōu)化層包括采用改進(jìn)型rrt星運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃算法，步長(zhǎng)優(yōu)化系數(shù)設(shè)定為0.85，碰撞檢測(cè)精度達(dá)到0.1毫米，生成符合人體工學(xué)的六自由度運(yùn)動(dòng)軌跡，所述高層策略制定層包括集成lightgbm機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特征維度為32，樹(shù)深度為12，通過(guò)超10000組歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成個(gè)性化訓(xùn)練方案，支持在線增量學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.01。

5、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述精密驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)包括配置雙冗余無(wú)刷直流電機(jī)組，額定扭矩為25牛米，峰值轉(zhuǎn)速達(dá)到每分鐘6000轉(zhuǎn)，采用磁場(chǎng)定向控制算法，電流環(huán)帶寬為2千赫茲，速度環(huán)響應(yīng)時(shí)間不超過(guò)10毫秒，部署改進(jìn)型諧波減速器，傳動(dòng)效率高于百分之九十，背隙小于1角分，實(shí)現(xiàn)0.01牛阻力精度調(diào)節(jié)。

6、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述多軸聯(lián)動(dòng)控制基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)協(xié)同控制算法，構(gòu)建六軸聯(lián)動(dòng)數(shù)學(xué)模型如下：

7、q˙＝j(luò)(q)θ˙+kpe+ki∫edt

8、其中關(guān)節(jié)角度誤差不超過(guò)0.5度，動(dòng)態(tài)剛度系數(shù)設(shè)定為120牛米每弧度，阻尼系數(shù)設(shè)定為60牛米秒每弧度。

9、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述生物特征識(shí)別包括集成毫米波雷達(dá)，工作頻率為60吉赫茲，分辨率為0.5毫米，配合3dtof攝像頭，深度精度達(dá)到正負(fù)1毫米，采用改進(jìn)型yolov5s模型，輸入分辨率為1280乘以720像素，平均精度達(dá)到0.92，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)姿態(tài)校正，異常動(dòng)作識(shí)別延遲不超過(guò)15毫秒。

10、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述多模態(tài)交互系統(tǒng)包括部署雙麥克風(fēng)陣列，波束成形角度覆蓋正負(fù)60度，結(jié)合改進(jìn)型ctc語(yǔ)音識(shí)別算法，詞錯(cuò)率不超過(guò)百分之二。同步集成電容式觸摸屏，響應(yīng)時(shí)間為3毫秒，壓力感應(yīng)精度為0.1牛。開(kāi)發(fā)基于lstm的情緒識(shí)別模型，輸入特征維度為40，隱藏層單元數(shù)為128，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練強(qiáng)度自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

11、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述動(dòng)態(tài)負(fù)載保護(hù)包括構(gòu)建三階過(guò)載預(yù)警模型，即初級(jí)預(yù)警、次級(jí)干預(yù)、緊急制動(dòng)，所述初級(jí)預(yù)警包括檢測(cè)肌電信號(hào)突變，閾值設(shè)定為肌電信號(hào)變化率超過(guò)百分之三十且持續(xù)100毫秒，所述次級(jí)干預(yù)包括基于改進(jìn)型svm分類(lèi)器，核函數(shù)為徑向基函數(shù)，伽馬參數(shù)設(shè)定為0.01，預(yù)測(cè)損傷風(fēng)險(xiǎn)，所述緊急制動(dòng)包括基于改進(jìn)型svm分類(lèi)器，核函數(shù)為徑向基函數(shù)，伽馬參數(shù)設(shè)定為0.01，預(yù)測(cè)損傷風(fēng)險(xiǎn)，所述緊急制動(dòng)包括采用電磁失電保護(hù)裝置，動(dòng)作時(shí)間不超過(guò)50毫秒，保持力矩不低于200牛米。

12、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述能源監(jiān)控系統(tǒng)采用雙向buck-boost拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)換效率高于百分之九十五，部署改進(jìn)型ukf濾波算法實(shí)現(xiàn)荷電狀態(tài)估算，誤差不超過(guò)百分之一，配置超級(jí)電容組，容量為500法拉，循環(huán)壽命超過(guò)100萬(wàn)次，瞬態(tài)支撐峰值功率達(dá)1500瓦。

13、作為本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述數(shù)據(jù)通信架構(gòu)包括構(gòu)建雙模異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，即有線通信采用can-fd總線，傳輸速率為5兆比特每秒，錯(cuò)誤幀檢測(cè)率高于百分之99.999，無(wú)線通信支持wi-fi?6協(xié)議，mu-mimo為8乘8配置，吞吐量達(dá)9.6吉比特每秒，藍(lán)牙5.2實(shí)現(xiàn)aoa定位精度正負(fù)10厘米，采用aes-256加密傳輸，部署時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，時(shí)間同步精度達(dá)到正負(fù)1微秒，保障控制指令端到端延遲不超過(guò)10毫秒。

14、本發(fā)明的有益效果如下：

15、(1)本發(fā)明通過(guò)生物力學(xué)信號(hào)與設(shè)備控制的深度融合，實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)意圖到機(jī)械響應(yīng)的精準(zhǔn)映射，多模態(tài)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)捕捉肌肉激活度、關(guān)節(jié)負(fù)荷及運(yùn)動(dòng)軌跡的微觀變化，結(jié)合分層決策模型動(dòng)態(tài)解析用戶(hù)生理特征與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，生成符合個(gè)體生物力學(xué)特性的訓(xùn)練策略，毫秒級(jí)控制算法消除傳統(tǒng)系統(tǒng)的響應(yīng)遲滯，在力量突變場(chǎng)景下維持阻力輸出的平滑過(guò)渡，避免肌肉拉傷風(fēng)險(xiǎn)，多軸協(xié)同機(jī)制通過(guò)剛度與阻尼的動(dòng)態(tài)適配，抑制高速運(yùn)動(dòng)中的軌跡偏移，確保復(fù)雜動(dòng)作模式下的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性，智能學(xué)習(xí)引擎持續(xù)優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)，使負(fù)荷分配精確匹配肌肉適應(yīng)性變化，形成漸進(jìn)式增強(qiáng)效應(yīng)，全域安全防護(hù)體系在能量突變時(shí)自動(dòng)重構(gòu)動(dòng)力鏈，同步阻斷異常負(fù)載傳遞路徑，保障高強(qiáng)度訓(xùn)練的安全性。

16、(2)本發(fā)明通過(guò)通過(guò)異構(gòu)通信協(xié)議與多模態(tài)交互技術(shù)的協(xié)同，構(gòu)建虛實(shí)聯(lián)動(dòng)的沉浸式訓(xùn)練場(chǎng)景，高精度生物識(shí)別模塊突破傳統(tǒng)傳感器的物理局限，在復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定提取微表情、呼吸節(jié)律等生理特征，實(shí)現(xiàn)情緒狀態(tài)與運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的閉環(huán)調(diào)節(jié)，自適應(yīng)人機(jī)接口整合語(yǔ)音、觸控與肌電指令，消除操作認(rèn)知負(fù)荷，使設(shè)備響應(yīng)自然貼合用戶(hù)行為意圖，能源管理拓?fù)鋵?shí)時(shí)平衡功率供需關(guān)系，在瞬態(tài)高負(fù)載工況下維持系統(tǒng)穩(wěn)定性，延長(zhǎng)設(shè)備持續(xù)運(yùn)行能力，跨設(shè)備協(xié)同協(xié)議打破品牌壁壘，支持多器材的智能聯(lián)動(dòng)訓(xùn)練，構(gòu)建個(gè)性化健身生態(tài)，全鏈路加密傳輸與抗干擾設(shè)計(jì)保障數(shù)據(jù)完整性，為遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)與健康管理提供可靠支持，該體系通過(guò)生理-機(jī)械-環(huán)境的全域協(xié)同優(yōu)化，顯著提升訓(xùn)練效率與安全性，為智能健身設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展提供技術(shù)范式。