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他轻声说。
眼前立刻浮现出半透明的蓝色界面,数据流像瀑布般流动。
“已接收指令,”
清冷的电子音在脑海中响起,“检测到用户需求:义肢电控系统优化。
是否调用生物神经接口数据库及微电机性能参数库?”
“调用,但先别直接给答案。”
陆云说,“我要看看他的设计图,再分析问题。”
他敲下回复:“把你的设计文档、已选用的零件型号和具体的测试数据发给我,注意隐去你和你朋友的个人信息。
我不一定能完全解决,但可以一起看看问题出在哪。”
发送按钮按下的瞬间,他仿佛能想象到屏幕另一端的人有多急切。
果然,不到两分钟,一个压缩包就传了过来,名字是“求大神救命_v3”
——看来已经修改过三次了。
陆云将文件导入电脑,解压后跳出的第一个文档就是设计图,用最基础的&bp;CAD软件画的,线条有些粗糙,但标注得异常详细,每个零件的尺寸、材质都写得清清楚楚。
旁边附了一张照片:一张破旧的木桌上,散落着各种零件——焊锡膏凝固在角落,几根导线被剪得长短不一,一个黑色的塑料外壳已经被锯开,里面露出缠绕的线圈和几个小小的电机。
照片角落里,能看到一截轮椅的金属扶手。
原来“墨影”
自己也是行动不便的人。
陆云的心微微一沉,指尖滑动鼠标,打开了测试数据文档。
表格里密密麻麻填着参数:“肌电传感器采样率&bp;1000Hz,延迟&bp;0.8秒”
“电机型号&bp;37B-520,扭矩&bp;1.2k?cm,持续工作时间&bp;42分钟”
“滤波算法采用均值滤波,波动误差±0.3V”
……每一行后面都跟着红色的批注,写着“不行”
“太慢”
“容易烧”
。
“灵枢,分析问题。”
蓝色界面瞬间切换,设计图上出现了几处醒目的红色标记。
“第一,滤波算法选择错误,”
灵枢的声音同步响起,“均值滤波对肌电信号的瞬时波动抑制不足,且运算耗时过长,导致信号延迟。
建议替换为卡尔曼滤波算法,结合自适应阈值校准,可将延迟降至&bp;0.1秒以内。
第二,微电机型号匹配失误,37B系列为玩具级电机,无法承受义肢持续负载,建议更换为&bp;130SZ型直流减速电机,扭矩提升至&bp;2.5k?cm,功耗降低&bp;40%。
第三,机械结构存在应力集中点,此处——”
界面上的红色箭头指向手掌关节处,“塑料外壳厚度不均,长期受力易断裂,建议采用&bp;ABS+PC合金材质,并增加加强筋结构。
第四,电源管理模块设计不合理,采用线性稳压而非开关稳压,转换效率仅&bp;60%,需优化电路拓扑……”
陆云静静地听着,手指在键盘上敲击,将灵枢的分析转化为通俗易懂的语言。
他知道“墨影”
可能没学过复杂的算法,特意把卡尔曼滤波的原理简化成比喻:“你现在的滤波方式就像用筛子筛沙子,连细沙带碎石一起滤,自然慢;卡尔曼滤波更像有智能的筛子,能先判断哪些是有用的信号(细沙),哪些是干扰(碎石),只留下需要的部分,速度会快很多。
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