万博1manbetx仿真软件的肌肉反射模型

Simu万博1manbetxlink仿真肌肉反射®模型系统,spe_muscle,如下所示。

肌肉反射模型描述

对于这个示例的简单膝反射动作人类建模。髌腱兴奋时,例如,当一个医生罢工的核心一个小橡胶锤,肌腱与小但快速反射反应力。这反过来将腿抽搐的肌肉和我们观察在膝盖略向前倾。

这个模型我们治疗肌腱本身作为一个小扭力弹簧阻尼和惯性(J),刚度(K)和阻尼(B)。当肌腱兴奋信号通过脊髓的神经系统发送报告结构变化(即肌腱长度)。神经系统然后将一个信号发送回腱反射。有肌肉受体称为纺锤波自己的动态,模型的传递函数所示的反馈路径。纺锤波建模为一个弹簧(Kpe)和阻尼器(Bpe)并行,然后两人在与另一个弹簧(Kse)系列。这些动力学是由微分方程描述

在这个模型我们供应两个短暂的脉冲,一个比另一个,作为输入。这是类似于一个可能在医生的办公室经验。

估计的数据

有一个项目已经与该模型相关联。你可以访问它通过双击橙色块模型的左下角。这将打开参数估计量配置了测量实验数据ReflexResponse和参数J,B,K,道明,β,α,τ选择评估。的测量数据ReflexResponse实验显示在图。只有一个数据集用于此示例。

实验数据可以从各种来源包括进口MATLAB®变量,垫文件,Excel®文件,或逗号分隔值文件。

估计参数

通过点击选择估计参数选择参数在参数估计选项卡。我们已经加载的参数模型。这些参数是惯性,J;阻尼系数,B;返回弹簧常数,K;神经传输延迟,道明以及主轴的动力学参数β,α,τ。因为我们从物理洞察力,知道这些参数可以是负的,我们设定下限为零。基于已知的神经传输时候,我们设置的下限道明10微秒。

实验情节还用于看看测量数据与当前匹配模型。点击图模型反应显示模拟信号数据实验的阴谋。仿真结果表明,该模型不匹配的测量数据和模型参数需要估计。

估计

指定的参数估计,我们选择实验用于估计。点击选择实验在参数估计选项卡并选择ReflexResponse估计。

我们现在几乎已经准备好开始估计但首先创建另一个阴谋监控评估进展。点击添加图并选择参数轨迹。这将创建一个图显示,在估计参数值的变化。单击视图选项卡列出实验情节,情节和轨迹的迭代情节都是可见的。

单击估计按钮参数估计选项卡开始评估。估计会继续迭代参数值,直到估计收敛和终止。下面的图显示了测量数据与模拟数据覆盖。模拟数据来自于模型估计参数。估计的结果似乎令人满意,模拟曲线匹配测量结果。

验证

我们也可以把估计的残差。残差是测量响应和模拟响应之间的误差在每个时间步。

单击验证选项卡并单击选择实验。选择ReflexResponse实验进行验证。在验证选项卡上,选择情节残差并点击验证。下面的情节显示残差不相关模式。他们是一个或两个数量级小于测量数据本质上是实验数据的噪声,所以我们再次满意模型中的参数估计。

模型的参数调整与实验结果很好,我们的估计误差只有原始的噪音的结果。我们可以得出结论,模型中的参数估计已经获得成功。

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