Identification of a Time-Varying, Box-Jenkins Model of Intrinsic Joint Compliance
Notice bibliographique
Résumé
The mechanical properties of a joint are determined by the combination of intrinsic and reflex mechanisms. However, in some situations the reflex contributions are small so that intrinsic mechanisms play the dominant role in the control of posture and movement. The intrinsic mechanisms, characterized by the joint compliance, can be described well by a second order, linear model for small perturbations around an operating point defined by mean position and torque. However, the compliance parameters depend strongly on the operating point. Thus, for functional activities, such as walking, where position and torque undergo large, rapid changes, the joint compliance will also present large, fast changes and so will appear to be Time-Varying (TV). Therefore, a TV system identification algorithm must be used to characterize these changes. This paper introduces a novel TV system identification algorithm that achieves this. The method extends an instrumental-variable based algorithm for the identification of linear, TV, parametric, Box-Jenkins models to use periodic data. Simulation studies demonstrate that the new algorithm accurately tracks the changes in intrinsic joint compliance expected during walking. Moreover, the method performs well with the complex noise encountered in practice. Consequently the new method should be a valuable tool for the study of joint mechanics during functional activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».