一种力量测量方法及装置与流程

本发明涉及健身体育力量测量的，具体为一种力量测量方法及装置。背景技术：1、健身体育中的力量测量是评估和监控运动员以及健身爱好者力量变现的关键技术；这种测量对于制定训练计划、评估训练效果、预防运动损伤和提升运动表现具有重要意义；2、现阶段，力量测量面临以下几个难题：3、1.在进行力量测量时，如果测量环境中，出现高温以及噪声剧烈的因素，现有的测量技术受外界环境因素的影响，导致测量结果不稳定；4、2.针对健身体育的高强度运动时，由于人员处于运动状态，数据的传输会出现波动，现有的测量技术无法确保力量数据的实时性以及准确性。技术实现思路1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：利用智能传感器融合技术收集力量数据，包括，3、通过应变片传感器以及负载传感器对形变器材和非形变器材进行力量数据收集，基于环境因素以通过温度补偿系数以及滤波控制系数对收集的力量数据进行动态修正，其中：4、力量数据动态修正后，对力量数据进行数据融合，具体为：5、对修正后的力量数据完成状态向量和协方差矩阵的初始化；6、利用动态状态转移矩阵以及自适应过程噪声协方差矩阵对下一时刻的状态向量以及协方差矩阵进行预测；7、通过无迹卡尔滤波器对预测的状态向量以及协方差矩阵进行融合更新；8、基于无线传输技术将收集的力量数据传输至终端设备，并利用端到端加密技术对传输的数据进行数据加密；9、利用人工智能技术对实时传输的力量数据进行深度分析，识别用户的力量特征和训练模式，并制定个性化训练计划。10、作为本发明所述一种力量测量方法的一种优选方案，其中，所述应变片传感器具体实现如下：11、对于应变片传感器，当器材发生形变时，能够引起传感器的电阻值发生变化，进而完成受力的采集，具体采集公式如下：12、13、其中，表示器材的弹性模量，表示当前传感器与器材的接触面积，表示采集到的形变量，表示传感器的初始电阻，表示电阻的变化量，表示温度补偿系数，表示当前环境温度，表示环境参考温度，表示应变片传感器的灵敏度系数，表示从形变器材收集到的力量数据。14、对于温度补偿系数，是用于修正由于环境温度因素的变化，对传感器电阻产生的影响，具体修正如下：15、16、其中，表示初始温度补偿系数，取值于参考温度时的补偿系数，表示温度变化系数，由应变片材料特性决定。17、作为本发明所述一种力量测量方法的一种优选方案，其中：所述负载传感器具体实现如下：18、19、其中，表示因受力引起的电信号输出量，表示激励电压，为负载传感器工作时的标准电压，表示负载传感器的灵敏度系数，由传感器的材料决定，表示滤波窗口大小，为滤波控制系数，表示第次收集的输出电压，表示从非形变器材收集到的力量数据。20、对于滤波控制系数，是用于修正由于环境噪声因素的变化，对传感器收集的数据的影响，具体修正如下：21、收集当前环境的噪声数据，并计算出噪声数据的方差。22、根据公式中噪声数据的方差调整滤波控制系数的大小。23、作为本发明所述一种力量测量方法的一种优选方案，其中，所述动态状态转移矩阵是根据实时数据动态调整状态转移矩阵，所述自适应过程噪声协方差矩阵是根据历史参考数据以及传感器实时收集的数据，调整过程噪声协方差矩阵，具体如下：24、动态状态转移矩阵，25、自适应过程噪声矩阵，26、其中，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示动态调整系数，用于根据前一时刻传感器数据的实际变化，动态调整状态转移矩阵，分别表示应变片传感器在第时刻以及第时刻收集的数据，分别表示负载传感器在第时刻以及第时刻收集的数据，分别表示传感器在第时刻数据收集过程中噪声的方差，表示应变片传感器与负载传感器的过程噪声的相关性，若两个传感器之间的过程噪声无相关性，则，表示两个传感器在第时刻的过程噪声的相关性，表示两个传感器收集到的数据的预测值，则表示平滑因子，是根据应用场景以及数据特性进行设定的，具体为：当收集的数据的更新频率为日更时，通过减小平滑因子，以确保有足够的频次的数据反映噪声的变化；当收集的数据处于动荡的环境，通过增大平滑因子，以减小噪声对于预测值的影响。27、利用构建的动态状态转移矩阵以及自适应过程噪声矩阵对下一时刻的状态向量以及协方差矩阵进行预测，具体如下：28、29、其中，表示第时刻的状态向量预测值，表示第时刻的状态向量，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示第时刻的协方差矩阵预测值，表示第时刻的协方差矩阵，表示动态状态转移矩阵的转置，将动态状态转移矩阵的行和列互换后得到的新的矩阵。30、作为本发明所述一种力量测量方法的一种优选方案，其中：所述通过无迹卡尔滤波器对预测的状态向量以及协方差矩阵进行融合更新，具体如下：31、基于状态向量预测值以及协方差矩阵预测值生成状态的sigma点，则有：32、33、其中，表示生成的第个sigma点，表示生成的第个sigma点，表示第时刻的状态向量预测值，表示第时刻的协方差矩阵预测值，表示状态向量的维度，表示调节参数，根据历史数据进行设定。34、利用生成的sigma点，对下一个时刻的状态向量以及协方差矩阵进行预测，具体如下：35、36、其中，表示当前时刻的状态向量预测值，表示当前时刻的协方差矩阵预测值，表示生成的第个sigma点，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示sigma点的权重，是根据调节参数进行设定的，当时，；当时，。37、将预测到的下一个时刻的状态向量以及协方差矩阵映射到观测空间，计算预测观测值，进而计算状态和观测之间的互协方差矩阵，具体如下：38、预测状态向量的观测值，；39、预测协方差矩阵的观测值，；40、互协方差矩阵，；41、其中，表示sigma点的权重，表示预测状态向量的观测值，表示预测协方差矩阵的观测值，表示互协方差矩阵，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示当前时刻的状态向量预测值，表示生成的第个sigma点。42、作为本发明所述一种力量测量方法的一种优选方案，其中：状态向量以及协方差矩阵进行融合更新的过程中，还包括计算卡尔曼增益，完成状态向量以及协方差矩阵的更新，根据更新后的状态向量以及协方差矩阵完成数据融合，其中：43、卡尔曼增益的计算，；44、状态向量的更新，；45、协方差矩阵的更新，；46、其中，表示预测状态向量的观测值，表示预测协方差矩阵的观测值，表示互协方差矩阵，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示当前时刻的状态向量预测值，表示计算的卡尔曼增益，表示更新后的状态向量，表示更新后的协方差矩阵。47、作为本发明所述一种力量测量方法的一种优选方案，其中，所述将收集的力量数据传输至终端设备的具体实现如下：48、将更新后的状态向量划分成多个分片，每个分片通过不同的频带传输，则有，；49、实时监测频率环境，，其中，表示第条频带的环境状态；50、将检测到的所有的频带的环境状态按照干扰因素从小到大的顺序排列，然后根据提前设定sigma的权重大小，权重大的以干扰因素小的频带进行传输，同时采用并行传输。51、作为本发明所述一种力量测量装置的一种优选方案，其中：包括，力量数据收集模块，无线数据传输模块以及个性化训练计划制定模块；52、所述力量数据收集模块，利用多传感器完成力量数据的收集，并对收集的数据进行数据融合；53、所述无线数据传输模块，用于对融合后的数据进行数据传输；54、所述个性化训练计划制定模块，针对用户制定不同的个性化训练计划。55、本发明的有益效果：本发明通过采用应变片传感器和负载传感器相结合的方式，能够有效减少外界环境因素对力量数据的影响，提高数据的准确性和稳定性；通过动态无迹卡尔滤波器进行数据融合，能够实时修正和更新力量数据，确保数据的实时性和准确性；利用人工智能技术对力量数据进行深度分析，识别用户的力量特征和训练模式，生成个性化训练计划，提供精确的指导和个性化的训练指标。