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公开(公告)号：CN118884602A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411108192.8
申请日：2024-08-13
申请人： 燕山大学
IPC分类号： G02B6/036
摘要： 本发明公开了一种具有回形针包层结构的超带宽双芯负曲率光纤偏振分束器，包括半径为R的外支撑管层、内部的纤芯区及两者之间的包层区；所述包层区为8个由外层的包层管和内部嵌套的嵌套管组成的呈回形针结构的石英管，所述嵌套管与包层管均为由两条直线侧边和一侧的半圆形侧边围成的半长圆形且两者同轴心设置，本发明通过调节两纤芯中4个超模模式的有效折射率以控制分束器对光束的分离能力；通过调节包层管半圆形侧边的直径达到改变模场面积、增大耦合长度的效果，能够实现在1.34～1.88μm长达540nm的带宽上消光比高于20dB，并在1.48～1.55μm波段高阶模消光比均大于100的技术效果。
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公开(公告)号：CN118670560A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410855491.1
申请日：2024-06-28
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种利用扭曲度测温的微结构光纤温度传感器，属于光纤温度传感领域，采用纯石英玻璃作为基底材料；包括内芯、内包层、外芯和外包层四部分。所有空气孔采用正六边形排布方式；内芯为忽略中心1个空气孔形成的实心区域；温度敏感区为填充乙醇的区域；外芯由温度敏感区及其周围的纯石英玻璃构成；内包层由包围内芯的空气孔及其周围的纯石英玻璃构成；外包层由包围外芯的空气孔及其周围的纯石英玻璃构成。本发明色散谷底对应波长随温度升高而单调红移和随扭曲度增大而单调蓝移，实现色散谷底对应波长随扭曲度增大而单调蓝移抵消其随温度升高而单调红移，使色散谷底对应波长位于工作波长，从而实现通过扭曲度数值得到温度数值的温度传感。
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公开(公告)号：CN107490820B
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201710950829.1
申请日：2017-10-13
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种全固态大模面积近零色散平坦微结构光纤，包括纯石英玻璃基底、纤芯区和包层区；所述纯石英玻璃基底的折射率为n0；所述纤芯区引入微结构，所述纤芯区由第一层、第二层和第三层高掺杂石英柱以及纯石英玻璃基底共同构成；第一层为最中心1根高掺杂石英柱，其半径为r1，折射率为n1；第二层为按正六边形排布包围第一层的6根高掺杂石英柱，其半径为r1，折射率为n1；第三层为按正六边形排布包围第二层的12根高掺杂石英柱，其半径为r2，折射率为n2；所述包层区是由按正六边形排布包围纤芯区第三层的18根低掺杂石英柱和纯石英玻璃基底共同组成；所述低掺杂石英柱的半径为r3，折射率为n3；折射率分布满足：n3 r2>r3。
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公开(公告)号：CN118624054A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410855425.4
申请日：2024-06-28
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种微结构光纤温度传感器，属于光纤传感技术领域，采用纯石英玻璃为基底材料，包括内芯、包围内芯第一层空气孔、包层缺陷芯、包围包层缺陷芯第一层空气孔和包层。所有空气孔采用正六边形排布方式；忽略中心1个空气孔形成内芯；填充液态乙醇的空气孔及周围的纯石英玻璃构成的包层缺陷芯对称分布在内芯两侧以内芯为中心的正六边形空气孔阵列相对的两条边的中垂线上；除上述空气孔外包围两芯的多孔结构为包层。本发明利用两芯模式谐振并构建泄露和耦合共用通道，使内芯模式同时产生幅值大的色散谷和损耗峰，实现在同一传感器结构中既可利用色散谷底又可利用损耗峰顶对应波长随温度的变化关系确定温度的技术效果。
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公开(公告)号：CN106908894B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710177730.2
申请日：2017-03-23
申请人： 燕山大学
摘要： 一种色散平坦全固微结构光纤，它包括基底材料、包层和纤芯，其中基底材料为纯石英材料，包层为一层六边形排列围绕纤芯结构的掺杂石英棒，纤芯为双层石英棒结构，其中位于中心的第一层为一个高掺石英棒，第一层高掺石英棒直径与包层的低掺石英棒的直径均为1300‑1400nm，纤芯的第二层是六根高掺石英棒，其围绕第一层纤芯按照六边形排列组成，第二层石英棒的直径为1750‑1850nm，纤芯区和包层区的石英棒的孔间距均为2050‑2150nm。本发明有效解决了空气孔微结构光纤由于表面张力和制作工艺而造成的空气孔坍塌现象，并且易与传统光纤耦合、易制备，具有近零色散平坦特性，可实现平顶光束的传输。
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公开(公告)号：CN106109174A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610554032.5
申请日：2016-07-14
申请人： 燕山大学
CPC分类号： A61H1/0218 , A61B5/0488 , A61B5/1118 , A61B5/227 , A61H1/0237 , A61H2205/10 , A61H2230/605 , A63B23/04 , A63B24/00 , A63B2230/60
摘要： 一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，由肌电信号特征值、足底压力信号和角速度信号识别出训练对象关节伸屈状态，确定肢体运动意图，结合患侧镜像健侧的方法给出用于描述患侧肌肉活动程度的肌电信号特征量；设定目标阻抗方程，描述机器人的末端运动轨迹偏差和末端受力之间的函数关系，构建随患侧肌肉活动水平和关节角度而自适应调整的阻抗参数，根据初始期望静态平衡力，分析肌电信号得到疲劳程度分级，微调期望静态平衡力。再结合位置控制器实现下肢康复机器人自适应跟踪期望轨迹。本发明建立自适应调整阻抗参数和分级调整静态平衡力的方法，使康复训练过程具有个体适应性，控制过程更加自然、柔顺并且安全可靠。
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公开(公告)号：CN107280694A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710583838.1
申请日：2017-07-18
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61B5/16 , A61B5/0476 , A61B5/0402 , A61B5/0496 , A61B5/11 , A61B5/00
CPC分类号： A61B5/16 , A61B5/04012 , A61B5/0402 , A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/1103 , A61B5/168 , A61B5/7203 , A61B5/7235 , A61B5/725 , A61B5/7253 , A61B5/7264
摘要： 本发明公开了一种基于多源信息融合的疲劳检测方法，分别利用脑电采集设备、心电采集设备，同步采集被试者脑电信号、眨眼信息和心电信号；提取脑电信号特征：脑电节律波ɑ波β波θ波，δ波相对能量；眼电信息：眨眼频率E，眨眼强度F；心电特征：心率值HR，LF，HF；运用逻辑回归算法将疲劳程度初步分成三类：非疲劳、轻度疲劳和深度疲劳，同时，根据逻辑回归权重筛选权重较大的特征，进行特征融合；融合后的特征向量，采用基于支持向量机的bagging算法重新分类，将处理后的特征向量作为bagging算法的输入，确定被试者当前疲劳程度；根据被试者疲劳程度的分类结果，采取不同的缓解疲劳方法。本发明具有适用性强、疲劳检测精度高、改善效果良好等优点。
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公开(公告)号：CN105455996A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510827757.2
申请日：2015-11-25
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61H1/00 , A61B5/0488
CPC分类号： A61H1/00 , A61B5/0488
摘要： 本发明公开了一种基于无线的多源信号反馈控制康复训练装置，包括主控计算机、显示屏、肌电信号采集模块、物理信号采集模块、WiFi协调器模块和stm32控制器；其中：主控计算机与显示屏相连，肌电信号采集模块、物理信号采集模块和stm32控制器都通过WiFi信号与WiFi协调器模块相连，WiFi协调器模块与主控计算机相连。本发明实现了肌电信号和物理信号同时无线采集和实时显示，并可通过WiFi信号将控制命令发送给stm32控制器，搭建了可靠的脑中风康复训练平台，为后续的患者康复评估系统设计奠定了基础。本发明操作灵活，实时性好，适应性强，可应用于脑中风不同部位的康复训练及评定。
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公开(公告)号：CN108324503A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810218160.1
申请日：2018-03-16
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61H1/02
摘要： 一种基于肌骨模型和阻抗控制的康复机器人自适应控制方法，采集患者上肢健侧和患侧的表面肌电信号得到神经活动模型，建立人体上肢肌骨模型，运用卡尔曼滤波器和Opensim软件优化肌骨模型参数，得到上肢健侧输出力矩和患侧输出力矩，通过镜像方法得到患侧期望力矩，得到康复机器人辅助力矩；构建上肢活动度，利用肌电信号特征进行疲劳程度分级，调整调节力矩实现康复机器人辅助力矩自适应调整；将关节角度跟踪的期望值与关节角度修正值比较后得到实际参考关节角度，经运动学正解得到末端位置后输入位置控制器中，实现康复机器人的自适应柔顺控制，提升患者康复训练过程中的人机交互水平和个体适应性，使得康复机器人控制过程更加柔顺且安全可靠。
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公开(公告)号：CN106109174B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610554032.5
申请日：2016-07-14
申请人： 燕山大学
摘要： 一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，由肌电信号特征值、足底压力信号和角速度信号识别出训练对象关节伸屈状态，确定肢体运动意图，结合患侧镜像健侧的方法给出用于描述患侧肌肉活动程度的肌电信号特征量；设定目标阻抗方程，描述机器人的末端运动轨迹偏差和末端受力之间的函数关系，构建随患侧肌肉活动水平和关节角度而自适应调整的阻抗参数，根据初始期望静态平衡力，分析肌电信号得到疲劳程度分级，微调期望静态平衡力。再结合位置控制器实现下肢康复机器人自适应跟踪期望轨迹。本发明建立自适应调整阻抗参数和分级调整静态平衡力的方法，使康复训练过程具有个体适应性，控制过程更加自然、柔顺并且安全可靠。
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