一种力量训练系统及防护方法与流程

本发明涉及运动器材技术领域，特别涉及一种力量训练系统及防护方法。

背景技术：

肌肉的运动形式按运动方向可分为向心收缩和离心收缩。向心收缩表示肌肉主动缩短的过程，离心收缩表示肌肉被动拉长的过程。由于两种收缩情况肌肉的工作模式不同，区分两种情况调整负荷可以更有效的训练肌肉。一般认为肌肉离心收缩的训练负荷要大于向心收缩的训练负荷。

现有技术中的力量训练设备无法区分肌肉的运动方向，一些等速训练设备通过预设转换位置来区分运动方向，其问题在于人体运动具有模糊性，不同的人的转换位置很少相同，同一个人在不同状态下的转换位置也会变化。预设位置增加了设置步骤，转向过程是外部强加于人的，容易让人感到不自然，甚至引起意外。另一种方式是通过瞬时运动速度的方向来判断运动方向的，其问题在于运动过程中速度数值可能由于信号抖动，而不稳定，特别是在静止情况下，速度会发生频繁的正负变化，如果在方向转换时改变负载，则会产生震荡负荷问题。除此之外，现有技术中的力量训练设备也缺乏安全有效的保护机制，用户在使用的过程中无法进行精确的进行疲劳预测，容易出现肌肉损伤或者其他安全问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明旨在提出一种力量训练系统及防护方法，以解决现有技术，用户在使用的过程中无法进行精确的进行疲劳预测以及运动方向转换时易产生的震荡负荷，从而造成使用这肌肉损伤等安全问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种力量训练系统的防护方法，包括运动方向检测方法，所述运动方向检测方法为在肌肉在由向心收缩转化为离心收缩时设置缓冲区，在缓冲区内肌肉的负荷保持平滑变化。

进一步的，所述运动方向检测方法为：

肌肉向心收缩负荷设置为fa，离心收缩负荷设置为fb，肌肉在由向心收缩转化为离心收缩时设置距离为d的缓冲区，当运动处于向心收缩阶段，在运动位置从0增长到x1时，运动停止，并开始回退，则在位置区间x1-d和x1之间，负荷是从fa到fb平滑变化的。

进一步的，在所述缓冲区间x1-d和x1之间，在x位置的实际负荷f(x)的算法为：

f(x)＝fa-(fa-fb)*(x1-x)/d，

当x1-d<x<x1，在该区间震动时，负荷会平稳变化，通过改变平滑变化的函数的缓冲区间距离d，进一步调整使用户体验适应不同的训练动作。

进一步的，所述力量训练系统保护方法还包括极限测试方法，所述极限测试法包括最大力量测试方法和最大行程测试方法，所述最大力量测试方法包括：

s1、检测用户的身高、体重，或者用户主动输入身高体重值；

s2、根据起测点估算公式以及身高体重值计算起测点的起测力量；

s3、从起测点开始，每单位重量开始递增测试，完整完成一次就可以进行下一次递增，直到无力递增，控制系统自动判断动作完成度，记录最后一次完整完成的重量。

进一步的，所述力量训练系统保护方法还包括疲劳预测与反馈控制方法，所述疲劳预测与反馈控制方法包括如下步骤：

首先，在设定的力量负荷范围内，运动员在非疲劳状态下用正常匀速做一组动作，系统自动记录一组每次动作的上升区间平均速度vi，并计算平均值得到参考平均速度vref；

其次，记录每组动作的上升区间平均速度v；

最后，用平均速度双阈值检测算法判定疲劳，如果上一组动作的平均速度低于高阈值，且当前组当下完成的动作平均速度低于低阈值，则表示出现了明显疲劳。

进一步的，根据相邻两组上升区间平均速度变化关系，将疲劳程度分为三档：

轻微疲劳：上一组上升区间平均速度低于高阈值门限，但当前组已完成动作仍然高于低阈值；

轻度疲劳：上一组上升区间平均速度低于高阈值门限，但当前组已完成动作低于低阈值，但仍然坚持完成本组动作训练；

中度疲劳：上一组上升区间平均速度低于高阈值门限，但当前组已完成动作低于低阈值，且没有完成本组动作训练。

本发明提供的力量训练系统防护方法，对使用者而言在不同的肌肉运行形势中实现了人为主动的，变化自然的，安全的负荷变换过程，避免在方向转换时产生震荡负荷的问题，同时也能及时提示运动员注意肌肉疲劳，进一步避免使用者在使用过程中产生肌肉损伤的问题。

本发明还提供了一种力量训练系统，包括控制系统、驱动装置以及传动机构，所述控制系统与云端存储系统相连接，所述驱动装置通过传动机构将力量传递给使用者，所述驱动装置采用伺服电机，在伺服电机内部设置带有位置传感器的编码器，用于记录电机在一定周期内的位置，并能对电机的位置进行持续采样。

进一步的，所述编码器与伺服电机同步转动，跟踪运动位置，并求出实时的速度和加速度信息。

进一步的，所述力量训练系统还包括显示装置，所述显示装置固定在悬臂支架上，所述悬臂支架的另一端固定在运动设备的主体上，在所述运动设备的主体上设置有急停开关，所述急停开关与控制系统以及驱动装置连接。

进一步的，所述力量训练系统还包括有运动姿态检测装置，所述运动姿态检测装置设置为摄像识别系统，通过摄像头识别捕获运动姿态，并同时监测使用者运动过程中的身体运动轨迹、速度、力量数据，所述运动姿态检测装置与控制系统连接，并将检测到的数据发送给控制系统。

相对于现有技术，本发明所述的力量训练系统具有以下优势：

本发明所述的力量训练系统适用于多种健身器材，并且与现有技术相比，编码器可以实现非常高的位置分辨率，能够满足精准控制的要求，进而避免对使用者造成误伤；运动姿态检测装置不仅能确保训练动作在整个过程中的正确性，养成更好的动作感知，而且在出现意外情况，比如动作失误时，可以及时提示使用者，以免受伤，具有一定的保护作用。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的小负荷阻力训练场景下力量训练系统示意图；

图2为本发明实施例所述的大负荷阻力训练场景下力量训练系统示意图；

图3为本发明实施例所述的时间、位置和负荷的变化关系示意图；

图4为本发明实施例所述的运动位移图；

图5为本发明实施例所述的疲劳检测方法流程图；

图6为本发明实施例所述的疲劳检测模型示意图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

位置信息是运动的重要传感参数之一，是实现数据统计、精准控制、识别动作等功能的基础。一些传统健身设备采用外加独立传感器的方式检测距离，在线性运动或旋转运动的部件上安装标识物，例如反光物、遮光物、透光物、磁性物体、电阻等，在固定部件上安装检测传感器，例如光学收发器、霍尔磁性传感、电阻测量器等。在运动过程中，标识物在不同的运动位置会通过特定的传感器，或周期性通过传感器产生计数，根据传感器输出可以获得位置信息。独立传感器的问题在于位置检测精度低，由低精度位置数据导出的速度和加速度数据精度低，无法满足精准控制的要求。

实施例1

如图1所示，本实施例提供了一种力量训练系统，包括控制系统、驱动装置、传动机构、检测装置以及显示装置，所述控制系统与云端存储系统相连接，可实现负荷力量和速度的高精度输出，并且将数据实时存储在云端且在手机端查看数据。所述驱动装置采用伺服电机，在伺服电机内部设置带有位置传感器的编码器，用于记录电机在一定周期内的位置，并能对电机的位置持续进行采样，从而识别周期循环，以便在电机多个转动周期内持续记录位置。所述控制系统包括上位机控制系统和下位机控制系统。

进一步的，编码器与电动机或主轴同步转动，跟踪运动位置，并可以求出实时的速度和加速度信息，完全满足精确控制的需要。

进一步的，所述显示装置固定在悬臂支架上，悬臂支架再固定在运动器械的主体上，且所述悬臂支架设置为角度可调的装置，既美观又不影响使用，在变换训练动作时，屏幕最佳视角也可以随之发生变化，使用者只需轻轻的拉动或调整显示屏角度即可适应当前的视角，而且不同使用者之间切换时可根据每个使用者自己的身体状况调整屏幕角度，可以随意调整高度、远近、俯仰，能适应不同身高、视角、距离等。

所述驱动装置通过传动机构将力量传递给使用者，使用者的训练动作可能为转动或线性运动，根据动作方式，传动装置需要将电机输出力转换为恰当的输出形式。同时，由于训练通常需要几十公斤到上百公斤的阻力，传动机构通常会通过扭矩变换机构将电机输出的扭矩放大。

进一步的，在力传送的过程中安装检测装置，监测使用者承受的实际阻力，检测装置可以安装在力传送中的任意位置，优选的检测装置设置在靠近使用者的一端，可以更好的检测使用者实际受到的力。

进一步的，控制系统将数据实时存储在云端存储系统中，使用者登录系统后可以通过手机查看数据。优选的，使用者可以通过扫码或者指纹登录。使得使用者在使用的过程中可以通过手机随时查看运动的速度、力量值以及动作完成的个数等数据，便于监控运动过程，同时有利于该力量训练系统的广泛推广使用。

如图1和2所示，本实施例提供的力量训练系统，驱动装置和传动机构的数量可以根据需要进行变化。在小负荷阻力训练场景下，只需要一套驱动装置和传动机构的系统，其连接关系如图1所示；在需要大负荷阻力训练场景下，需要两套驱动装置和传动机构，分别放在系统的左右两侧，通过下位机主动做好两套驱动装置的同步控制，两套驱动装置和传动机构同步运转，各承担一半的力量。同时两套传动系统机检测装置都同步反馈检测信号，并汇聚到下位机控制系统同步进行处理。

进一步的，在力量训练系统中设置运动姿态检测装置，具体的可以为摄像识别系统，通过摄像头识别捕获运动姿态，并同时监测使用者运动过程中的身体运动轨迹、速度、力量数据等，与系统内在模型做对比，如果超出偏差范围，则认为是动作不正确，提示使用者，修正动作。运动姿态检测装置的设置不仅能确保训练动作在整个过程中的正确性，养成更好的动作感知，而且在出现意外情况，比如动作失误时，可以及时提示使用者，以免受伤。

人体肌肉在不同的位置和角度力量是不一样的，为了更好的刺激锻炼肌肉，用变阻力会有更好的效果。本实施例的控制系统内存储有阻力随位置的变化曲线，控制系统根据编码器记录运动位置，然后将位置信息在曲线上得到对应的力量值，再将这个力量值反馈给电机进行调整，从而输出满足曲线的力值。可以将一个较为理想的位置力量训练曲线输入系统，系统就可以按此曲线在不同的位置输出对应的力量值，适应肌肉在不同位置的角度和力量，能更好的刺激锻炼肌肉，健身效果较好。

进一步的，本实施例通过检测装置采集到的数据，比如力、速度、时间、位移等数据，其中有些数据实时显示变化曲线，比如速度-位移曲线，加速度-位移曲线，能更多的反映运动细节。通过运算可以得出运动相关的功率，总功等，这些数据最后也汇总显示在显示装置上，便于用户查看。

进一步的，本实施例提供的力量训练系统适用于多种健身器材，优选的，适用于史密斯架、腿部力量训练器等。

本实施例提供的力量训练系统适用于多种健身器材，并且与现有技术相比，编码器可以实现非常高的位置分辨率，能够满足精准控制的要求，进而避免对使用者造成误伤；运动姿态检测装置不仅能确保训练动作在整个过程中的正确性，养成更好的动作感知，而且在出现意外情况，比如动作失误时，可以及时提示使用者，以免受伤，具有一定的保护作用。

实施例2

如图3所示，本实施例提供了一种力量训练系统保护方法，具体为一种自适应的柔和运动方向检测和负荷调整算法，使用实施例1和实施例2的力量训练系统。

具体的，在肌肉收缩的方向变化时采用了一段距离的缓冲区，在缓冲区内，负荷会在不同负荷之间连续变化，实现了人为主动的，变化自然的，安全的负荷变换过程。

具体的，假设向心收缩负荷设置为fa，离心收缩的负荷设置为fb，缓冲区距离为d。当运动处于向心收缩阶段，在运动位置从0增长到x1时，运动停止，并开始回退，则在位置区间x1-d和x1之间，负荷是从fa到fb平滑变化的，比如按线性变化(图中未示出)，在x位置的实际负荷f(x)＝fa-(fa-fb)*(x1-x)/d当x1-d<x<x1，在该区间震动时，负荷也会平稳变化，实际使用感觉非常平顺。在动作过程中，时间、位置和负荷的变化关系如图3所示。通过改变平滑变化的函数的缓冲区间距离d，可以进一步调整使用户体验适应不同的训练动作。

本实施例提供的运动方向检测和负荷调整算法对使用者而言在不同的肌肉运行形势中实现了人为主动的，变化自然的，安全的负荷变换过程，避免在方向转换时产生震荡负荷的问题，进而避免在使用过程中造成肌肉损伤。

实施例3

运动员在训练时，动作次数达到一定数量后肌肉会出现疲劳乏力，此时应减少训练重量或适当休息，否则如果继续运动，会使肌肉损伤。为了提示运动员注意肌肉疲劳，进一步避免使用者在使用过程中产生肌肉损伤的问题，本实施例在上述实施例的基础上，提供了力量训练系统的保护方法，实现精确疲劳预测。

如图4～6所示，具体的，本实施例提供了一种疲劳预测模型，包括控制系统、驱动装置、使用者、检测装置以及疲劳检测算法，在控制系统内存储有预设力量负荷参数，或者预设力量负荷参数存储在云端系统中，控制系统可以调取。

本实施例引入了动作上升区间平均速度定义：

如图4所示，曲线表示运动位移图，波谷表示起始运动点，波峰表示运动位移达到的极限位置，从波谷到波峰即是动作上升区间，从波谷到波峰的时间间隔记录为t(单位ms)，从波谷到波峰的位移记录为s(单位cm)。则平均速度v＝s/t.

首先，在设定的力量负荷范围内，优选的力量负荷范围为正负5kg，运动员在非疲劳状态下用正常匀速做一组动作，优选为5个，系统自动记录该组每次动作的上升区间平均速度vi，将5次取平均得到参考平均速度vref。

其次，记录每组动作的上升区间平均速度v，每组动作间隔3分钟以上。

最后，用平均速度双阈值检测算法判定疲劳，优选的，设定高阈值门限为0.65*vref，低阈值门限为0.4*vref。如果上一组动作的平均速度低于高阈值门限，且当前组当下完成的动作平均速度低于低阈值门限，则表示出现了明显疲劳。流程图如图5所示。

进一步的，根据相邻两组上升区间平均速度变化关系，将疲劳程度分为三档：

轻微疲劳：上一组上升区间平均速度低于高阈值门限，但当前组已完成动作仍然高于低阈值。

轻度疲劳：上一组上升区间平均速度低于高阈值门限，但当前组已完成动作低于低阈值，但仍然坚持完成本组动作训练。

中度疲劳：上一组上升区间平均速度低于高阈值门限，但当前组已完成动作低于低阈值，且没有完成本组动作训练。

系统运动过程中，实时收集位移和时间信息，计算上升区间平均速度，预测疲劳。如果预测有疲劳出现，则将疲劳程度反馈给控制器进行力量和速度的调整。

如果是轻微疲劳：则立即将力量负荷或速度降低15％～20％

如果是轻度疲劳：则立即将力量负荷或速度降低30％～40％

如果是中度疲劳：则立即停止电机，停止运动。

实施例4

传统器械在训练时无法测试运动时每个人肢体的极限位置，本实施例在上述实施例的基础上提供了一种使用者极限测试方法，包括最大力量和最大行程测试方法，可以自动检测每个用户的肢体极限位置。系统记录极限位置数据之后，在后续的控制中，会限制设备运动行程，不让设备运动到用户的极限位置，从而起到了避免用户意外受伤作用。

其中最大行程测试方法：以固定的10～30kg区间范围内的负荷，连续做5次动作，得到每次动作的上极限和下极限，去掉5次上极限中的最大值以及下极限中的最小值，对剩余4次上极限数据和下极限数据进行统计分析，得到一个处理后的上极限值和下极限值，用这两个数作为运动行程的上下限。

最大力量检测方法：估算起测力量：根据用户的身高、体重，首先估算出最大力量起测点。每个动作的起测估算公式是不同的，此处以屈臂动作为例，起测点估算公式：

起测力量kg＝38(kg)-0.78*身高(cm)+1.78*体重(kg)

从起测点开始，每5kg开始递增测试，完整完成一次就可以进行下一次递增，直到无力递增。系统自动判断动作完成度，记录最后一次完整完成的重量。每两次动作之间休息2分钟。

开始以2kg为步长，再开始递增测试，直到无力递增，系统自动判断动作完成度，自动记录最后一次完整完成动作的重量。每两次动作之间休息2分钟

此时，最后记录值则为最大力量值。

本实施例通过对用户的最大力量和最大行程进行测试，便于在后续的控制中，控制系统限制设备运动行程，不让设备运动到用户的极限位置，从而避免用户意外受伤，对用户起到一定的保护作用。

实施例5

由于本系统是电机控制系统，为了确保用户使用的安全，本系统采用了两种保护机制：

(1)急停按钮

在本系统的设备外侧，加了急停旋钮，并且急停开关与驱动系统关联，当出现紧急情况时，快速按下按钮，即可切断驱动系统的电源，使设备停止运动。但此时上位机与下位机仍然可以工作，当解除紧急情况后，将急停旋钮回复正常，则驱动装置恢复正常，整个系统恢复到正常状态，可重新进行操作。

(2)上位机与下位机的心跳通信检测

为了检测上位机和下位机出现的故障，或者上位机与下位机通信出现故障，本系统在上位机和下位机之间采用了心跳报文通信的方式，按固定的时间频率上、下位机互相发生心跳报文，并进行应答，确保彼此通信正常。下位机如果发出心跳报文后，在规定的时间内没有收到上位机应答，则认为通信断路，下位机会在完成当前任务后自动停止运作。

当上下位机重新建立心跳连接后，会自动清空之前的历史任务。

本实施例设置的保护机制在上述实施例防止使用者肌肉损伤的同时，进一步保证力量训练系统的使用安全性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。