DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 1) 比较两组患者治疗前后血钠、腹围及尿量水平，血钠测量采用酶联免疫吸附试验法，腹围采用卷尺测量绕脐一周的腹部周长，尿量利用量杯测量各时间点24小时内的尿液总体积。见表1。 Table 1 The change of serum sodium， abdominal circumference and body weight before and after treatment with Tolvaptan in combination with human albumi 时间 血钠(mmol/L) P 腹围(cm) P 尿量(ml) P 实验组n = 40 对照组 n = 40 实验组n = 40 对照组 n = 40 实验组 n = 40 对照组 n = 40 0 126 ± 5.5 127 ± 6.3 0.5 90 ± 22.3 89 ± 21.5 0.6 623 ± 300 625 ± 303 0.7 7 d 128 ± 3.6 127 ± 4.7 0.2 87 ± 12.4 88 ± 20.6 0.5 1100 ± 210 810 ± 145 0.3 14 d 133 ± 5.8 *∆ 129 ± 3.9 0.02 85 ± 12.8 *∆ 87 ± 21.7 0.03 1400 ± 238 *∆ 920 ± 180 0.04 30 d 136 ± 5.7 *∆ 130 ± 4.2 0.01 82 ± 15.4 *∆ 86 ± 17.5 0.005 1680 ± 326 *∆ 950 ± 240 0.006 表1. 托伐普坦联合白蛋白治疗前后患者血钠、腹围、尿量的变化 Δ P < 0.05 vs基线 * P < 0.05 vs对照组。 该结果显示，应用托伐普坦和人血白蛋白联合治疗肝硬化顽固性腹水，与治疗前相比，大约在14天时患者的血钠水平明显上升，腹围明显减小，尿量明显增多，差别具有统计学意义( Δ P < 0.05)，另外，相比较对照组，同样在大约14天开始患者的血钠水平明显上升，腹围减小，尿量明显增多( * P < 0.05)。说明托伐普坦和人血白蛋白联合治疗肝硬化顽固性腹水的效果可能较单纯应用常规治疗方法更为显著。 2.) 比较两组不良反应发生率 两组患者均未出现明显不良反应，实验组2例出现口干，对照组3例出现口干，症状较轻，为托伐普坦较常见的副作用，对本研究无影响。
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user: 4. 讨论 肝硬化顽固性腹水的形成机制是复杂和多方面的，主要包括低蛋白血症、淋巴回流障碍，以及门静脉高压引起的内脏血管扩张，导致肾素–血管紧张素–醛固酮系统激活，血管紧张素激活后收缩肾脏血管，导致水钠潴留等 [ 3 ]。主要治疗方法包括应用限制钠盐输入、使用利尿剂、补充白蛋白、腹腔穿刺大量放液、经颈静脉肝内门腔静脉分流术(TIPS)等等。大量应用利尿剂常常引起低钾血症、诱发肝肾综合征、肝昏迷等并发症，而TIPS由于削弱了肝脏的解毒作用，毒素的增加可大大提高发生肝昏迷的风险 [ 4 ]。托伐普坦作为新一代口服的选择性血管加压素V2受体拮抗剂，近年来对于肝硬化难治性腹水的应用得到广泛关注。它能够有效阻断肾集合管V2受体，在不影响尿钠或钾排泄的前提下增加自由水的排除，成为治疗低钠型肝硬化难治性腹水的理想用药 [ 5 ]。而人血白蛋白可有效提高血浆胶体渗透压，从而减少腹水的生成。我们的研究表明，应用托伐普坦联合人血白蛋白治疗肝硬化难治性腹水，显效较早，在大约用药14天后可观察到明显效果，且安全性与常规治疗相比并无明显区别。因此，该研究为肝硬化难治性腹水的治疗提供了新的思路，具有广泛临床应用前景。
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user: 摘要 呼气末二氧化碳分压(P ET CO 2 )是指呼吸末呼出气中二氧化碳浓度，呼气末二氧化碳监测是一种无创监测手段。对于呼吸和循环功能监测最直接的方法是进行动脉血气分析，该法为有创操作、不能连续测定且费用较高昂，与血气分析相比P ET CO 2 可以无创、实时、连续监测患者呼吸与循环功能，美国麻醉医师协会(ASA))早已规定P ET CO 2 为麻醉期间的基本监察观测项目。现将从P ET CO 2 监测的基本原理以及测定方法、P ET CO 2 影响因素、P ET CO 2 临床应用(包括气管导管位置确定、循环功能监测、肺栓塞等的辅助诊断)三大方面阐述P ET CO 2 的临床应用进展，为一线医生们在评估病人病情时提供帮助。
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user: 1. 引言 在临床实践中，对于呼吸和循环功能监测最直接的方法是进行动脉血气分析，该法为有创操作、不能连续测定且费用较高昂，这些因素促使我们需要寻找一个更适合的监测指标来指导呼吸循环功能的评估。呼气末二氧化碳分压(end tidal carbon dioxide pressure， P ET CO 2 )是指呼吸末呼出气中二氧化碳(carbon dioxide， CO 2 )浓度，P ET CO 2 是一种无创监测手段，成为人体除血压、心电、血氧、体温、血压之外的另一个生命体征监测指标 [ 1 ]。近年来，随着传感分析等技术迅速发展，P ET CO 2 监测已拥有简便、实时、连续、灵敏度高等优点，在国外早已成为临床监测的常规手段 [ 2 ]，美国麻醉医师协会(ASA))早已规定P ET CO 2 为麻醉期间的基本监察观测项目，呼气末二氧化碳监测在各种类型手术、危重病人抢救以及重症监护室等越来越受到重视。
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user: 2. 基本原理以及测定方法 2.1. 基本原理 二氧化碳(carbon dioxide，CO 2 ))的弥散速度约为氧气弥散速度的20倍，所以极易从肺毛细血管进入肺泡气中形成肺泡二氧化碳压力(partial pressure of carbon dioxide in alveolar air， P A CO 2 )，致使动脉血中CO 2 压力(arterial partial pressure of carbon dioxide， PaCO 2 )和P A CO 2 能快速达到平衡，因此PaCO 2 几乎等于PaCO 2 。但因肺内残气量与解剖无效腔中气体的稀释，呼出气中CO 2 分压与P A CO 2 以及PaCO 2 相比是有所下降的 [ 3 ]。有研究表明，在无效腔与潮气量比值稳定在0.3时，P ET CO 2 与PaCO 2 间有很好的相关性，临床上可以通过测定P ET CO 2 反映PaCO 2 的变化，以监测患者的通气功能 [ 4 ]。 呼气末二氧化碳(end tidal carbon dioxide， ETCO 2 )检测方法有红外线吸收光谱法、质谱分析法、罗曼光谱法、光声光谱法等，其中最常用的方法是红外线吸收光谱技术 [ 5 ]。CO 2 主要吸收波长为4260 nm的红外光，基于其此特性，根据CO 2 吸收率可以其浓度，此方法反应迅速，测定方便 [ 6 ]。 依据气体采样传感器位置不同，CO 2 检测仪可分为主流型与旁流型。主流型是将传感器直接连接在病人的气管导管接头上作为人工气道的一部分，气流主动经过传感器。优点在于直接与气流接触、识别反应快、气道内分泌物或水蒸气对监测效果影响小、不丢失气体；缺点在于明显增加气道管路负重和呼吸死腔以及不适用于未行气管插管的病人。旁流型是目前大部分监测仪是采用的方法，传感器并不直接连接在通气回路中，呼出的气体经由抽气泵抽取部分至测量室进行测量，抽气速度为20~300 ml/min，气流被动进入传感器。优点在于不增加回路的死腔量以及部件的重量，可对有自主呼吸的病人进行监测；不足之处是识别反应稍慢。因水蒸汽或气道内分泌物而影响取样，对于低流速通气或小儿，抽吸采样产生的气流丢失可能影响潮气量测定和呼吸机触发，所以在行低流量麻醉或小儿麻醉中应注意补充因取样而丢失的气体量 [ 7 ]。 2.2. 测定方法 临床上有平静呼气法和延长呼气法两种测定方法。平静呼气法即病人平静呼吸时对P ET CO 2 进行测量；延长呼气法嘱病人做深呼气，使呼气时间>5 s，测量第5秒末的P ET CO 2 [ 8 ]。侯海佳等认为在呼吸内科普通病房P ET CO 2 监测病情中，延长呼气法较平静呼气法更优越， 但对于体内存在高水平CO 2 的疾病(如慢性阻塞性肺疾病伴II型呼吸衰竭)，2种方法的P ET CO 2 都低估了动脉血PaCO 2 ，临床中更应该以动脉血为准，但动态监测延长呼气法测定P ET CO 2 仍具有重要的临床意义 [ 9 ]。
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user: 3. ETCO 2 影响因素 CO 2 的外源性吸收、内源性产生、代谢排出障碍，医源性因素，药物本身的作用以及患者自身的疾病等均会影响ETCO 2 的浓度或分压。 3.1. 外源性因素 随着加速康复外科(enhanced recovery after surgery， ERARS)理念以及日间手术的提出，要求缩短患者住院时间，采用小切口小创伤手术，使其术后快速恢复，减少直接与间接医疗费用，充分利用卫生资源，基于此，外科越来越多开展腔镜手术。其中腔镜手术气腹的建立是至关重要的，CO 2 具备不燃烧性、不易溶解于血液及组织的特性，使其成为腹腔镜手术广泛采用的气腹介质。腹腔镜中建立CO 2 气腹后，会升高腹压，减少下肢静脉回流，抬高横膈，增加胸腔内压力，导致左心室充盈受到影响，降低心排出量；同时，膈肌运动会受到升高的腹压的影响，减少潮气量，CO 2 潴留，提高CO 2 分压，引发高碳酸血症。CO 2 具有较高的弥散性，且较易溶于血，加之气腹建立过程中腹腔及其血管间形成的浓度差，使CO 2 通过腹膜弥散至血液中，增加PaCO 2 ，从而影响P ET CO 2 [ 10 ]。 3.2. 内源性因素 P ET CO 2 主要受CO 2 的产生量、肺泡通气功能、肺血流量这三个因素影响。在麻醉过程中患者的处于低代谢水平，肺泡通气功能保持相对稳定，即三个主要因素中两个主要因素基本保持不变。根据单一变量原则，此时P ET CO 2 水平与肺部血流相关，而肺血流量又主要受到心输出量(cardiac output， CO)影响，故P ET CO 2 水平的变化在一定程度上可以反应出CO的水平。近年来已经有多项临床研究和动物实验提示P ET CO 2 与心输出量具有很好的相关性，因此P ET CO 2 可以作为CO的临床监测参考指标，并且能够对容量反应性做出判断 [ 11 ]。非麻醉状态病人，二氧化碳主要经呼吸作用排出体外，与肺的通气功能密切相关，当患者通气功能障碍或者呼吸道阻塞时会影响P ET CO 2 。对于肺栓塞病人，会出现PaCO 2 升高而P ET CO 2 下降 [ 12 ]。 3.3. 代谢排出障碍 当机体处于缺氧、高代谢状态时(如甲亢、恶性高热等疾病)，会产生大量的CO 2 ，甚至导致高碳酸血症产生，致血压下降，P ET CO 2 升高；当机体处于低温、低代谢状态时，将会减少CO 2 的产生，降低P ET CO 2 。 人体内酸性物质主要有两大类：挥发酸(碳酸)和固定酸(非挥发性酸)，呼吸运动(肺)和肾脏是人体主要的酸碱平衡调节器官，其中肾脏发挥主要作用。肾脏通过对肾小球滤过的碳酸氢盐的重吸收和生成新的碳酸氢盐，从而使细胞外液中的碳酸氢盐的浓度保持稳定，以维持体液的酸碱平衡。此外肾脏的泌氢离子和碳酸氢根离子重吸收功能受动脉血的二氧化碳分压等多种因素的影响，从而影响P ET CO 2 。 3.4. 其它因素 抗酸药物的应用，如碳酸氢钠、氢氧化铝等使会使体内CO 2 产生增多，P ET CO 2 升高；医源性的过度通气或者通气不足也会影响P ET CO 2 ；肺实变、肺不张、肺水肿及血管的病变均会影响P ET CO 2 。
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user: 4. 呼气末二氧化碳监测的临床应用 4.1. 管导管位置的确定 行气管插管后，ETCO 2 波形监测可以作为检测气管导管位置的金标准，优于胸部听诊法以及X线摄片 [ 13 ]。Choi指出最可靠地确定气管导管位置的方法为P ET CO 2 监测，特别对插管困难、肥胖、肺气肿、乳房巨大者更有价值 [ 14 ]。当连续出现4~6个稳定的波形时，可以认为气管导管位置正确；当气管导管误入食道时，P ET CO 2 降到零，没有稳定的波形，P ET CO 2 还能对通气过程中导管的扭曲梗阻做出诊断。双肺同时通气时两侧各自的P ET CO 2 的变化，对判断双腔支气管导管位置有一定的参考价值，选择下降5%作为上限值，判断导管位置异常的敏感度和诊断准确率相对较高 [ 15 ]。 对于心跳骤停患者，肺血流量急剧减少，致使P ET CO 2 骤降为0，通过及时而有效的胸外心脏按压后，CO 2 逐步增加，组织代谢产生的CO 2 重新输送至肺，出现稳定的CO 2 波形即认为气管插管在气管内。 4.2. 循环功能的监测 高国贵研究表明P ET CO 2 监测能准确反应心肺复苏患者的循环及通气功能，指导心肺复苏 [ 16 ]。美国心脏协会(AHA)在2015年心肺复苏指南中建议，在心肺复苏过程中，P ET CO 2 可作为判断CO的指标之一，协助判断复苏情况以及预后 [ 17 ]。在心肺复苏的高级生命支持阶段，P ET CO 2 可以监测判断自主循环情况，P ET CO 2 突然上升大于10 mmHg，提示自主循环可能恢复 [ 18 ]。对于已经行气管插管的非创伤性成人住院心肺复苏患者，持续10分钟P ET CO 2 小于10 mmHg预示患者预后不良，可能是CPR终止的标志 [ 19 ]。但复苏过程中P ET CO 2 的变化受肾上腺素、碳酸氢钠等药物以及胸外按压质量的影响，P ET CO 2 仅作为参考指标，需联合心率、动脉血压、脉搏氧饱和度等临床指标综合判断自主循环是否恢复。 容量反应性是指快速补液后，心搏量(stroke volume， SV)或CO随之增加的现象，反映出心功能处于其 Frank-Starling心功能曲线的上升段，容量反应性是急危重症患者病情评估的重要参数。邹宇君等研究表明P ET CO 2 可以判断容量反应性，建议使用ETCO 2 监测联合直腿抬高试验评估容量反应性，P ET CO 2 上升大于5%可认为有容量反应性 [ 20 ]。对于ETCO 2 监测联合快速补液试验，输注500 ml晶体液后，P ET CO 2 浓度上升大于5.8%提示有容量反应性 [ 21 ]。 4.3. 辅助判断 张年春等研究认为P ET CO 2 诊断骨科术后患者肺栓塞中具有良好应用价值，当出现肺栓塞时，可表现为肺血流动力学变化和通气功能下降，P ET CO 2 升高 [ 22 ]。Ramme等研究显示骨科术后发生肺栓塞的患者P ET CO 2 均大于43 mmHg，针对整形外科术后患者筛查肺栓塞的研究提示当P ET CO 2 大于43 mmHg，可不必进行CTA检查 [ 12 ]。若P ET CO 2 突然下降，而血中二氧化碳数值升高，提示肺栓塞可能。 ASA推荐术中应常规监测P ET CO 2 ，用来指导通气量的调节。在颅脑外科手术时在P ET CO 2 为30 mmHg和20 mmHg，尤其在20 mmHg时，通过过度通气可以降低颅内压，使脑组织轻微回缩 [ 23 ]；在腹腔镜手术中通过监测P ET CO 2 来调整呼吸频率和潮气量对减轻腹腔镜手术中二氧化碳的蓄积是有效的 [ 12 ]；丁丽红等研究表明在全麻期间，患者PaCO 2 与P ET CO 2 存在显著相关性(P < 0.05)，通过监测P ET CO 2 可及时发现呼吸道异常现象，具有应用价值 [ 24 ]。 4.4. 其它 对于非全麻病人，可以采用经鼻导管测定P ET CO 2 ，郭杭珍等报告20例硬膜外麻醉，采用经鼻导管法测定P ET CO 2 ，结果显示PaCO 2 与P ET CO 2 均值差异无显著性，PaCO 2 与P ET CO 2 经相关检验均为正相关关系，相关度(r)为0.818与Brampton报道一致，认为鼻咽腔置管监测P ET CO 2 方法简单，病人无痛苦，监测数值与PaCO 2 相近，可信度高，能动态连续监测病人PaCO 2 ，为不需要气管插管的重症病人提供一种有效的监测手段。对于危重病人，可以行床边连续无创监测P ET CO 2 ，以了解患者的通气功能，调节呼吸参数，维持正常的PaCO 2 ，有利于患者病情的稳定。对于小儿，胡国峰等认为与脉搏氧饱和度相比，P ET CO 2 能更直观的反映麻醉状态下患儿的通气情况 [ 25 ]。在小儿非插管全麻中容易出现呼吸功能减弱，呼吸道不畅而导致CO 2 蓄积，鼻导管P ET CO 2 监测可提高小儿非插管的安全性，建议将P ET CO 2 作为小儿非插管全麻常规监测项目 [ 26 ]。
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user: 5. 展望 P ET CO 2 只能反映通气状况，并且影响因素众多(基础代谢、循环、呼吸等)，只能将其纳为临床参考指标之一，还需同时监测吸入氧浓度、血氧饱和度以及血气分析等来综合分析患者呼吸与循环情况。但是P ET CO 2 可以连续、无创监测，并且随着技术的进步、认识的加深，已经成为临床医生在评估病人情况的一项重要参考指标。未来还会有更多的临床研究成果，将会进一步拓宽P ET CO 2 的应用范围。
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user: 摘要 酮咯酸氨丁三醇为非甾体类抗炎药，可抑制前列腺素的合成，主要用于需要阿片水平镇痛药物的急性较严重疼痛的短期治疗，通常用于手术后镇痛，可用来替代或辅助阿片类药物。目前国内外已经对酮咯酸氨丁三醇用于镇痛方面开展了许多研究，本文对酮咯酸氨丁三醇的药理机制、临床应用进行综述。
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user: 1. 引言 酮咯酸氨丁三醇(尼松)是由山东新时代药业有限公司生产的非甾体类抗炎药物(NSAIDs)，亦是第一个可注射的非甾体抗炎药，也是目前镇痛效果最好的非甾体抗炎药，近年来在临床上得到广泛应用，其具有解热、镇痛、抗炎的作用 [ 1 ]，无耐受性，无停药反应和呼吸抑制。临床研究表明，酮咯酸氨丁三醇与阿片类药物联合用药，可大大减少阿片类药物的用量，且联合用药镇痛效果更明显。
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user: 2. 酮咯酸氨丁三醇的药理作用 酮咯酸氨丁三醇是前列腺素合成酶抑制剂，具有强力止痛作用和中等抗炎、解热作用，主要通过阻断花生四烯酸代谢的环氧化酶，减少前列腺素的合成，减少前列腺素的生成可以减低神经纤维对伤害性刺激的敏感性，从而起到镇痛、抗炎和退热的效果。在标准的镇痛动物模型中，酮咯酸氨丁三醇的镇痛活性是阿司匹林的800倍，比吲哚美辛和萘普生强，相当或优于保泰松 [ 2 ]。多次实验中，其消炎活性相当于或强于吲哚美辛，强于萘普生，明显优于保泰松。对眼睛疾病的多次实验表明，酮铬酸氨丁三醇的消炎活性强，而不使眼睛潜在感染恶化。在大鼠模型，酮咯酸氨丁三醇的退热活性强于阿司匹林和保泰松，相当于吲哚美辛和萘普生。
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user: 3. 酮咯酸氨丁三醇的药代动力学 [ 3 ] 酮咯酸氨丁三醇是由左旋、右旋异构体组成的消旋体，其右旋S(+)异构具有止痛作用。对于成人而言，其口服、肌注的生物利用度等同于静注。成人以推荐剂量按不同给药途径单剂量给药时，口服、肌注和静注的体内清除率不变。这表明成人单次或多次口服、肌注和静注给药，其药代动力学呈线性。加大给药剂量，体内血药浓度随之成线性递增。成人静注(65岁以下30 mg/次，65岁以上15 mg/次，静注时间不少于15 s)或肌注(65岁以下60 mg/次，65岁以上30 mg/次)后30 min后开始产生镇痛作用，1~2 h后达到最大止痛效果，止痛效果可以持续4~6 h。成人多次给药65岁以下，静注或肌注30 mg/6h，最大剂量不超过120 mg/日，65岁以上，静注或肌注15 mg/6h，最大剂量不超过60 mg。吸收：酮咯酸氨丁三醇口服吸收率可达100%。但高脂食物能影响本品的口服吸收，使血浆峰浓度降低，并使达峰时间推迟约1 h，制酸剂不影响本品的吸收。分布：酮咯酸氨丁三醇吸收后与血清蛋白结合率较高，在治疗浓度时可达99%。本品单剂量给药后，最大分布容积为13升。代谢：酮咯酸氨丁三醇主要经肝脏代谢。排泄：酮咯酸氨丁三醇主要经肾脏排泄，大约给药剂量92%的药物经肾随尿液排出，其中40%为代谢物，60%为酮咯酸原型物。还有大约给药剂量6%的药物自粪便中排泄。研究表明，正常成人(n = 37)静注30 mg酮咯酸氨丁三醇的总清除率为0.030 (0.017~0.051) L/h/kg。酮咯酸氨丁三醇左旋异构体的清除率比右旋异构体快2倍，且清除率与给药途径无关。这意味着左右旋异构体血浆浓度比值将随时间的推移而下降。在体内左右旋异构体之间，其构型几乎不能相互转换。酮铬酸氨丁三醇左旋异构体的半衰期约为2.5小时(SD ± 0.4)，右旋异构体的半衰期约为5小时(SD ± 1.7)，消旋体的半衰期在5~6小时范围内。积蓄：酮咯酸氨丁三醇对健康人群(n = 13)的实验表明，按临床剂量每隔6 h静脉给药一次，连续5天，其在第4次给药后即可达到稳态血药浓度，C max 在第1天和第5天无明显差异。
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user: 4. 酮咯酸氨丁三醇的临床应用 4.1. 超前镇痛 超前镇痛在临床研究中已有较完善的理论，认为手术的疼痛由手术创伤直接引起和创伤所释放的化学物质及酶引起。超前镇痛即在疼痛刺激之前使用镇痛药物，防止手术引起的损伤刺激向中枢传递及神经中枢过敏化，从而达到减轻术后疼痛的目的。非甾体类药物对已产生的前列腺素样致痛物质无拮抗作用，若在这些物质产生前应用，则可达到良好的镇痛效果。此外，还可在不能够达到足够抑制环氧合酶浓度时通过降低PG释放来发挥其膜稳定作用，除了影响前列腺素合成，酮咯酸氨丁三醇也能够影响其他神经活性物质，如5-HT及多胺合成及活性，而这些物质在伤害性刺激向背根传导过程中起到重要作用，从而达到镇痛的目的。费秀渠 [ 4 ] 等研究将酮咯酸丁三醇应用于开胸患者的超前镇痛，结果显示切皮前15 min静脉滴注酮咯酸氨丁三醇5 ml (0.5 mg∙kg −1 )，可以减少术后PCA泵手动按压及有效按压次数，表明酮咯酸氨丁三醇应用于开胸患者具有超前镇痛的作用。杨日辉 [ 5 ] 等研究在妇科腹腔镜手术患者切皮前15 min静脉推注酮咯酸氨丁三醇30 mg (用生理盐水稀释至5 mL，推注时间 > 20 s)可以起到良好镇痛作用，且不良反应少，值得临床推广。 4.2. 术后镇痛 已经有很多国内外关于酮铬酸氨丁三醇应用于术后镇痛的文献报道，临床手术术后疼痛较为常见，约占所有疼痛的70% [ 6 ]，大多患者术后24~48 h痛感最强，属急性疼痛。手术创伤是受损组织释放前列腺素及疼痛介质，而非甾体类药物可降低局部、中枢、脊髓的敏感性进而降低痛觉冲动 [ 7 ]。刘兆坤 [ 8 ] 研究表明静注酮咯酸氨丁三醇30 mg复合吗啡静脉镇痛用于妇科手术患者效果可靠，能减少吗啡用量达28%。朱牡丹 [ 9 ] 等研究将盐酸羟考酮注射液复合酮咯酸氨丁三醇用于剖宫产术后镇痛，镇痛效果确切。目前临床上酮咯酸氨丁三醇已广泛应用于各临床科室的各类手术，包括妇产科、骨科、外科、烧伤科常规手术术后疼痛管理，对于连续使用少于5日的疼痛管理是安全有效的，建议临床广泛应用于各类手术术后疼痛管理。 4.3. 癌性疼痛 癌症本身已给患者带来极大的精神压力，如同时伴有剧痛可使恐惧感加重癌性疼痛患者，一般的镇痛药难以起到很好的疗效，如果不在初始阶段对疼痛进行有效的控制，持续的疼痛往往会引起中枢神经系统发生病理性重构，以及出现难以控制的反复性慢性疼痛，严重者可引起疼痛性休克等。葛体池 [ 10 ] 等研究显示酮咯酸氨丁三醇注射液用于癌性疼痛具有超前镇痛，联合阿片类用药不但镇痛效果增加，而且阿片类药物副作用减少。孙绍伟 [ 11 ] 研究显示对结肠癌患者进行腹腔镜结肠癌根治术时，用酮咯酸氨丁三醇对其进行超前镇痛能显著减轻其术后疼痛的程度，缓解其术后的焦虑情绪和抑郁情绪，且用药的安全性较高。 4.4. 小儿疼痛 术后疼痛会引起交感神经活性增加，使机体应激性增高，代谢及氧耗增加。相当数量的小儿患者存在术后镇痛不足的问题，小儿术后疼痛可引起应激反应导致小儿生理心理发生变化，会产生长期影响，诸如术后恢复期后长期的行为学改变及对疼痛的耐受力降低，这些对社会，家庭及身心带来负面影响。小儿中枢神经系统发育不完善，呼吸中枢对阿片类药物敏感，病情变化快，采用阿片类药物镇痛，大剂量可能增加术后呼吸道梗阻及误吸等不良反应，用量小又有镇痛不足的顾虑。理想的小儿镇痛应当尽量避免嗜睡、呼吸抑制、恶心呕吐等不良反应，提高小儿围术期安全性和舒适度，NSAIDs用于小儿时，胃肠道症状较成人少见，且安全剂量范围大，故在儿童镇痛时应首先考虑。酮咯酸氨丁三醇对于2~16岁的儿科病人的单剂量(肌注1 mg/kg，最大不超过30 mg，静注0.5 mg/kg，最大不超过15 mg)使用的安全性和有效性已经得到证实。金莲锦 [ 12 ] 等研究显示手术结束前15 min给予静脉注射酮咯酸氨丁三醇注射液0.5 mg/kg，可有效减少小儿扁桃体摘除术全麻苏醒期躁动的发生，而且患儿未出现恶心、呕吐、呼吸抑制等不良反应及并发症，有效地减少苏醒期不良反应。尹琪 [ 13 ] 等研究表明超声引导改良阴茎背神经阻滞联合酮咯酸氨丁三醇(肌注1 mg/kg)预先镇痛用于患儿包皮环切术安全有效且具有良好的术后镇痛效果，可减少静脉全麻药的应用，且术后苏醒质量高。金昌玉 [ 14 ] 等研究表明超前注射酮咯酸氨丁三醇不仅能提供充分的镇痛，并且能充分抑制应激反应，使患儿血浆中的ACTH、皮质醇应激反应激素得到有效控制。大量研究显示小儿的超前镇痛能有效的抑制创伤所致的伤害性刺激对垂体-肾上腺轴的激惹，减少应激激素的释放，有助于改善术后糖代谢，目前广泛应用于小儿各种类型手术的术后镇痛，如骨折手术，腹腔镜手术，腹部手术，扁桃及腺样体切除手术，包皮环切术等。因此酮咯酸氨丁三醇可作为小儿术后镇痛药物的新选择。 4.5. 局部用药 近年来有大量研究将酮咯酸氨丁三醇应用于局部，酮咯酸氨丁三醇外周局部给药既可减少类似全身给药带来的不良反应，还可提高用药部位的血药浓度以使药物迅速起效，镇痛靶向性更强且作用时间延长，酮咯酸氨丁三醇能阻断外周神经末梢附近的前列腺素的合成，前列腺素合成受抑制导致降低伤害敏感性而减少术后疼痛。张江礼 [ 15 ] 的研究将酮咯酸氨丁三醇应用于“鸡尾酒”配方，可以有效提高术后镇痛效果，延长镇痛时间。王丹 [ 16 ] 等研究将酮咯酸氨丁三醇应用于腹股沟疝手术的局部切口浸润，发现酮铬酸氨丁三醇联合左旋布比卡因与两药单用在术后1 h均有明显的镇痛效果，但在术后4 h和8 h，只有联合用药镇痛效果明显，且在术后8 h联合用药强于左旋布比卡因单药镇痛。张富运 [ 17 ] 等研究表明酮咯酸氨丁三醇局部用药相比于静脉用药，可明显提高镇痛效果、降低不良反应发生率、起效时间短，效果显著安全性高。
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user: 5. 药物的相互作用 尚无研究资料明确证实酮铬酸氨丁三醇和华法林、地高辛、水杨酸盐及肝素之间的相互作用，但对使用抗凝剂的病人给药此药使时需极其慎重。口服制剂与丙璜舒联合用药能降低酮咯酸的清除率，并增加了酮咯酸的血浆浓度水平，半衰期延长2倍，从6.6小时延长到15.1小时，因此酮咯酸氨丁三醇禁止与丙璜舒联合应用。酮咯酸氨丁三醇与吗啡联合用药治疗术后疼痛未见不良相互作用，但不可与吗啡混合在同一注射器中。与神经系统药物联合用药时，有使患者产生幻觉的可能。
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user: 6. 研究展望 术后疼痛应激不亚于手术刺激，可显著影响神经、免疫、内分泌系统之间的双向调控，抑制机体免疫功能，影响疾病的转归。酮咯酸氨丁三醇是NSAIDs中作用较强、不良反应较小的一种药物，起效快，作用时间较长，可用于缓解各种手术后引起的急性中等程度疼痛。酮咯酸氨丁三醇与其他非甾体抗炎药相比，镇痛作用较强，不良反应较小。超前镇痛和舒适镇痛的理念，已经越来越受到医师的认可。酮咯酸氨丁三醇在保证良好的镇痛效果和安全性同时，具有不影响麻醉苏醒的优点。应该可以成为国内术前和术后多模式镇痛的新选择。
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user: 摘要 针对目前国内外智能家居养老椅结构过于简单、实现功能单一且安全性能并未达到很好的市场要求，本文基于此提出了一种智能家居养老椅。首先通过优化动力学模型得到产品理论运动参数与受力情况，利用Solidworks软件建立机构三维模型，结合有限元仿真进行机构静力学强度校核。其次，对产品机构进一步优化，改善养老椅的舒适性能，降低产品受力损伤的概率。最后，搭建实物样机，并通过实地试验进行了性能检验。结果表明：该产品的实际运动参数误差小于7%，产品的工作具有可靠性并保证了工作的效率。
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user: 1. 引言 当前老龄化趋势不断加剧，老年人口激增，但市场养老产品研发却停滞不前 [ 1 ]。目前市场已有的该类产品设计以老年辅助用品及代步装置为主，缺乏从身体健康层面出发针对老年人研发的家居健身装置产品，因此针对老年人群体家居健身锻炼产品的研发尤为重要 [ 2 ]。 文献查阅发现，针对智能家居养老椅结构设计，国内外研究学者开展了一系列研究工作。Fatima University设计了一种自动电子椅装置，该装置主要协同Arduino微控制器和MIT软件帮助残疾人士独立移动 [ 3 ]。Universiti Putra Malaysia采用模糊逻辑的人工智能设计了一种电子按摩椅 [ 4 ]，可以根据控制系统改善用户的健康情况。西安理工大学设计了一种投币式按摩椅装置 [ 5 ]，该装置具备音乐播放、按摩速度显示、按摩模式选择等功能。目前国内外智能家居椅的装置结构简单，功能较为单一，控制系统操控难度较大 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。本文针对现有智能家居椅装置的诸多问题，提出一种新型的智能家居椅装置。为确认其机械的可行性，先用SoildWorks软件进行建模，进行动力学计算，确认其各项动力学数据，再应用有限元模块，分析其关键部位，确认机械的强度和刚度是否符合要求。在优化各项尺寸数据，完善性能后，制造出实物样机，并进行性能检验，验证其各项性能的达标程度。为新一代智能家居椅装置的开发提供一种新思路。
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user: 2. 设计原理及结构 智能家居养老椅将整个系统分离成多个独立的模块 [ 9 ]，通过SoildWorks进行三维建模，如图1所示。每个模块可独立且高效地运转，集成后各个子模块之间互不干扰，共同组成一个完整的系统。养老健身椅共有以下四大模块： 1) 阅读一体化模块：模块主要通过电机驱动气泵沿齿条上下运动，舵机带动气泵下移使吸盘接触书面，电动气泵启动使吸盘内形成负压，吸盘再上移使书页被吸起，实现翻面功能；此时，翻书杆由另一个齿轮传动机构带动，向对侧移动将书页推至另一侧，实现翻书功能。 2) 捶背敲肩联动模块：模块具有调整敲击高度，水平平移的功能。高度调节依靠整套链条链轮构成的减速机构，将目标链轮与击打装置连接，电机的转动减速带动击打装置改变高度，使击打装置在高度调整更平稳、精确；水平平移主要借助电机带动丝杠转动，实现装置的左右平移，使得装置改变水平击打位置。 3) 换鞋一体化模块：模块主要由送鞋装置和除臭烘干装置组成。通过固定在水平移动平台上的鞋拔子辅助脱鞋，利用螺旋传动机构带动水平平台移动，实现鞋子的送入和送出。除臭烘干由风扇与平台旋转装置构成当鞋子送入指定位置(即椅子下方)时，风扇旋转吹风，通过齿轮传动机构，使得电机带动整个平台定点旋转，使得鞋子能更好地除臭烘干。 4) 多功能椅子复合模块：多功能椅子复合模块包含辅助起身、座椅前后调节功能。辅助起身装置由电机带动齿轮传动，使推杆杆传动，与铰接处形成三连杆结构，控制椅垫的升降，完成辅助起身过程；座椅前后调节装置中齿轮齿条机构起到辅助平移效果，螺旋传动机构则由电机带动，以保证推动椅子的平稳性，座椅前后调可根据老人自身选择性调节。 图1. 智能家居养老椅三维模型
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user: 3. 动力学与有限元分析 根据已知的智能家居养老椅的输出数据，基于动力学模型，对各关键部位进行运动学与力学分析 [ 10 ]，以获取需要的数据。 3.1. 捶背机构和椅子移动机构的丝杠运动分析与有限元分析 捶背机构和椅子移动机构的主要传动方式为丝杆 [ 11 ] 传动(图2)，丝杆副受到轴向载荷作用，在丝杆公称直径 d 0 处产生螺纹力矩 M t 。当机械手臂台中丝杆螺母无预紧情况下 [ 12 ]，有： Table 1 The related screw parameters on the back punching devic 丝杆相关参数名称 参数大小 备注 丝杆公称直径d 0 7.10 mm 丝杆导程L 0 2 mm 螺纹传动效率η 0.9 丝杆副受到的轴向载荷Fa 3.92 N 电机额定转矩M N 1.80 N·m 表1. 捶背装置上的相关丝杆参数 代入表1参数： M 0 = M t = F a × d 0 2 = F a L 0 2 π η ≈ 1.39   N ⋅ m (1) 式中： M 0 为丝杆受到总力矩，N∙m； M t 为在丝杆公称直径 处产生螺纹力矩，N∙m； d 0 为丝杆公称直径，mm； F a 为丝杆副受到的轴向载荷，N； L 0 为丝杆导程，mm； η 为螺纹传动效率。 代入式(1)的计算结果可得： M N − M 0 = 0.41   N ⋅ m > 0 (2) 故可以通过电机旋转带动捶背结构的横向移动。 Table 2 The related screw parameters on the chair moving mechanis 丝杆相关参数名称 参数大小 备注 丝杆公称直径d 0 7.10 mm 丝杆导程L 0 2 mm 螺纹传动效率η 0.9 丝杆副受到的轴向载荷Fa 4.116 N 电机额定转矩M N 1.80 N·m 表2. 椅子移动机构上的相关丝杆参数 代入表2参数： M 0 = F a L 0 2 π η ≈ 1.46   N ⋅ m (3) M N − M 0 = 0.34   N ⋅ m > 0 (4) 图2. 丝杠带动机构运动的方式 在Adams导入三维模型(图3)，并添加一个固定副，一个转动副和最大载荷。以及阻尼、摩擦等条件，根据实际情况选定丝杠和固定板的材料属性 [ 13 ]，如图3所示。运行模型得到输出转矩如图4所示。 选用扭矩为1.8 N∙m电机驱动丝杆，所选电机扭矩足够大，符合要求，故可以通过电机旋转带动捶背横向移动和椅子机构前后移动。 图3. 丝杠Adams仿真 图4. 输出转矩曲线 从仿真曲线中可以得知，实际输出转矩最大在0.325 N∙m左右波动，与理论计算的结果0.34 N∙m相差不是很大，仿真验证有效。 3.2. 链传动的输出转速分析与有限元分析 链传动主要用于脚踏传递动力到风扇上，电机带动翻书机构的转动，电机带动丝杆运动，丝杆联动，带动二次传动，带动捶背机构前倾后仰调整角度等。 链传动在机构中的布置如图5所示： 图5. 链传动布置 图6. 输送链原理图 如图6所示为输送链原理图，链的速度完全取决于图中B点的速度，而铰点B的速度即为主动轮的圆周速度： v 1 = R 1 ω 1 (2) 链的水平前进速度： V x = V 1 cos β = R 1 ω 1 cos β (3) 链的垂直速度： V y = V 1 sin β = R 1 ω 1 sin β 式中： V 1 为A点的圆周速度；β为链节进入啮合后，铰链中心和链轮中心连线与链轮中心到链条铅垂线的夹角； R 1 为主动轮分度圆半径。当 β = ± ψ / 2 时，水平链速最小，有： V x = V x min = R 1 ω 1 cos π Z 1 (4) 当 β = 0 时，水平链速最大，有： V x = V x max = R 1 ω 1 (5) 由上式可见，每转过一个链节，链速都要周期性变化一次，即瞬时链速是变化的。这就造成链传动速度的不均匀。链条线速度变化可用链速不均匀系数k (或称不平稳系数)来表示： k = V x max − V x min V m = R 1 ω 1 [ 1 − cos π 2 Z 1 ] R 1 ω 1 [ 1 + cos π 2 Z 1 ] / 2 = 2 tan 2 π 4 Z 1 (6) 式中： V max 为最大链速； V min 为最小链速； V m 为均链速。 基于实验室仿真数据，代入公式，得到以下结果： k = 2 tan 2 π 4 Z 1 ≈ 0.31 (7) V 理 论 max = z p n 60 × 1000 ≈ 0.0018   m / s (8) V 实 际 max = V 理 论 max × ( 1 − k ) ≈ 0.001794   m / s (9) 紧边有效拉力： F = 1000 P V = 105.48   N (10) 离心拉力： F c = q v 2 ≈ 3.24 × 10 − 9     N (11) 链传动时悬垂拉力： F y = k y q g a = 0.018375   N (12) 其中，a为链传动中心距， K y 为下垂量y = 0.02a时的垂度系数。 通过计算得： 链的紧边拉力： F 1 = F + F c + F y = 105.4983   N (13) 链的松边拉力： F 2 = F c + F y ≈ 0.018378   N (14) 利用Solidworks自带的有限元软件对最大拉力下的链条应力应变进行分析。 由图7、图8可见最大应力为7.130 × 10 −9 MPa，最大应变为1727 mm，即不会发生变形崩断，故符合设计要求。 图7. 链条最大应力情况分析 图8. 链条最大应变情况分析 3.3. 翻书机构和抽屉机构中齿轮齿条受力分析 齿轮齿条的受力情况如图9所示，其中F t 代表周向力、F r 代表径向力、F a 代表轴向力、F n 代表法向力、β代表螺旋角、a n 代表法面压力角、a t 代表断面压力角 [ 14 ]。 图9. 齿轮齿条啮合受力 由受力分析可得以下方程组： { F t = 2 T 1 / d 1 F r = F ′ tg a n = F t tg a n d 1 cos β F α = F t tg β = 2 T 1 tg β d 1 F ′ = F n cos a n = F t cos β = 2 T 1 d 1 cos β (15) 对翻书机构和抽屉机构进行受力分析，由上式计算齿轮齿条受力情况，得知不会产生零件失效，符合设计要求。
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user: 4. 运动参数结果分析 通过前面的运动学分析所得出的数据，再结合运动学基本定理，获得本智能家居养老椅的运动参数。其具体关键结构理论运动参数如下表1~3所示。 4.1. 链传动运动参数分析 对受力情况进行模拟，得到下表3所示参数： Table 3 Theoretical parameters of drape tensio 参数名称 参数大小 中心距a 0.75 链的每米长质量 0.001 kg/m 重力加速度g 9.8 m/s 2 垂度系数 2.5 悬垂拉力 0.184 表3. 悬垂拉力理论参数 4.2. 齿轮齿条运动参数分析 对受力情况进行模拟，得到下表4所示参数： Table 4 Gear rack analysis paramete 齿轮齿条啮合参数名称 参数大小 转矩T 0.12 N·m 齿轮公法线直径d 1 5 mm 法面压力角a n 20˚ 螺旋角β 0˚ 法向模数m n 1 齿数Z 20 表4. 齿轮齿条分析参数 代入表2的参数，计算可得表5所示分析结果： Table 5 Analysis result 受到的力 力的大小 径向力F r 4.5 N 轴向力F α 0 N 合力F′ 4.5 N 表5. 分析结果 由以上结果可知，不会发生破坏现象，设计符合要求。
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user: 5. 实物试制与实验 5.1. 实物试制 通过仿真可知，智能家居养老椅具有良好的工作可靠性以及较好的适应性，基于三维模型和设计数据，对智能家居养老椅进行实物样机的制造，其实物模型如图10所示。 图10. 智能家居养老椅实物模型图 5.2. 实物试验 试验地是产品开发附近的一所养老院。先对产品进行模拟化工业设计，分设为不同的模块，进行产品样品批量化生产，让老人进行各模块产品性能试验；未来研究为制作铝合金样机，进行完整工能体验。本次试验老人对象多为60~75岁的老人，其中30%以上不适合室外运动。 5.3. 试验结果 通过对87位老人的试验获得数据，得到本智能家居养老椅的实际性能指标，如表6所示。 Table 6 Performance test inde 内容操作难度/% 功能要求/% 智能性/% 技术要求<7.2 >97.5 >30.12 人工模拟结果>60.4 <30.6 0 机器试验结果<6.5 >92.7 >34.7 表6. 性能试验指标 由表4可见：本文提出的一种智能家居养老椅装置，操作难度小于7.2%，功能要求达到用户要求的97.5%，智能性高于30%，相比于传统的人工养老或者普通养老装置，具有更好的性能，结构设计较为复杂，可以很好地满足更多用户的要求，实现多功能集合于一体的存在。同时，可以发现智能家居养老椅的各性能指标基本都达到技术和市场要求，设计是合理的。
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user: 6. 总结 本文从老龄化趋势出发，关注老年人的健康状态，设计了一种基于模块化设计的智能居家养老椅，从设计方案、理论校核计算对本产品进行了研究，并综合运用Adams以及Solidworks软件对所设计的模型进行了有限元分析和动力学仿真，分别对所设计机构的安全性以及对选用电机的合理性进行了校验，结果发现，所设计的智能家居养老椅满足理论要求，各项性能均具有较高的要求；最后将智能椅子分多个模块分别进行实地试验，在产品各项性能指标都基本满足技术和市场要求的情况下，进一步验证了智能家居养老椅的可行性和合理性。为智能家居养老椅的结构设计提出了一种新的思路，可供更多的学者进行研究。
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user: 摘要 针对工业机器人逆运动学求解问题，本文尝试将小生境技术、灾变技术和种群迁徙技术与传统遗传算法进行结合形成新的改进遗传算法，对逆运动学这一映射关系复杂、求解欺骗性强的优化问题进行求解，对PUMA560机械臂的逆运动学仿真结果表明，本文设计的改进遗传算法对逆运动学求解问题具有较高的求解精度。
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user: 1. 引言 研究表明，笛卡尔空间的轨迹规划较为直观，便于任务决策层的任务分解规划，其拟合优化后虽解决了关节变量不平滑与加速度突变等问题，但是优化后所得轨迹存在较大的作业误差，且其速度与加速度变化幅度较大，影响作业的稳定性与可靠性，规划结果不理想，因此在关节空间中进行轨迹规划研究成为了主流研究趋势。对机械臂在关节空间中进行轨迹规划前，需要对其型值点事先完成逆运动学求解，其目的是将机械臂的位姿矩阵转换成其对应的关节角矩阵。逆运动学的求解具有计算量较大、计算复杂、存在多解性的特点，其求解方法目前主要包括几何法、解析法、数值法与人工智能法 [ 1 ] (启发式迭代法、神经网络学习法)，几何法是最早出现的求解方法，通过利用平面间的几何关系，建立末端执行件位置参数与关节角之间的对应方程，完成求解计算 [ 2 ] [ 3 ]。解析法是目前应用最广泛的逆运动学求解方法，使用解析法对逆运动学求解前，需要事先对工业机器人的关节结构进行分析，该方法的前期准备工作量较大、需要对指定工业机器人进行单独求解，不具备泛用性，但求解速度最快，多用于在线计算场合 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。数值解法包括雅可比迭代法、牛顿迭代法和混合逆运动学求解法，数值法也是当下逆运动学研究的一个热点，具有求解速度快、精度高的优点，但其仍然存在求解单一的问题，即无法对所求解是否为最优逆解提出证明 [ 7 ] [ 8 ]。人工智能方法包含神经网络学习法与启发式迭代法两种类别 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。基于神经网络学习法的逆运动学研究，通过搭建神经网络平台，设定学习率，调节隐藏层神经元的层数及数量，设计合理的激励函数并输入大量学习案例，最终使该神经网络得到适当的权值与阈值，完成逆运动学求解工作。神经网络求解逆运动学的特点为求解速度极快，但求解成功率极不稳定，误差较大。针对神经网络求解逆运动学的研究主要集中于两个方面：一方面是采用不同类型的神经网络对逆运动学进行求解，以降低误差、提高求解成功率；另一方面是采用迭代法对神经网络的权值和阈值进行优化，以获得误差更低的神经网络模型。启发式迭代法通过采用不同的启发式算法，利用计算机的计算能力对逆运动学进行迭代求解，启发式迭代法求解逆运动学具有普适性广，求解速度中等，求解成功率稳定的特点，但其过大的计算量使其不适用于在线计算，只能采取离线计算的形式将求得的解通信传输给控制器，因此采用启发式迭代法进行求解时，工业机器人的运动具有明显的延迟性，并且对位姿矩阵数较多的求解中，该算法的计算效率较低，不如其他方法。 本文设计了一种带有灾变迁徙技术的小生境遗传算法用于逆运动学的求解计算，该算法在不考虑逆运动学多解性的情况下具有精度高、求解成功率稳定的特点，一定程度上克服了传统遗传算法的早熟与陷入局部最优解现象，对逆运动学求解具有实际工程意义。
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user: 2. 机械臂逆运动学求解问题 本文以PUMA560型机械臂为例展开研究，其标准D-H坐标参数如表1所示，其中，θ i 为关节角，α i -1 为连杆扭转角，a i -1 为连杆长度，d i 为连杆偏移距离。 Table 1 PUMA560 D-H parameter lis 连杆i α i ( ˚ ) a i ( m ) θ i ( ˚ ) d i ( m ) 1 90 0 θ 1 0 2 0 0.4318 θ 2 0.1491 3 −90 0.0203 θ 3 0 4 90 0 θ 4 0.4318 5 −90 0 θ 5 0 6 0 0 θ 6 0 表1. PUMA560 D-H参数表 由机器人正运动学可知，标准D-H坐标系下，坐标系i-1到坐标系i间的位姿变换矩阵如式1所示： T i − 1 i = [ c θ i − c α i s θ i s θ i s α i a i c θ i s θ i c θ i c α i − s α i c θ i a i s θ i 0 s α i c α i d i 0 0 0 1 ] (1) 依次连乘变换矩阵，便可以计算出机器人末端执行件与机器人基坐标系的变换关系，如式2所示： T 0 n = T 0 1 ⋅ T 1 2 ⋅ ⋯ ⋅ T n − 1 n (2) 位姿矩阵 T 0 n 是由表示执行件姿态信息的矩阵 R 0 n 3 × 3 及表达位置信息的矩阵 O 0 n 3 × 1 组成，如式3所示： T 0 n = [ R 0 n 3 × 3 O 0 n 3 × 1 0 1 × 3 1 ] = [ n x o x a x p x n y o y a y p y n z o z a z p z 0 0 0 1 ] (3) 通过逆运动学反求出的关节角所对应的机械臂执行件位姿应最大程度接近给定目标位姿，因此优化的目标函数应当使所求位姿矩阵与目标位姿矩阵间的误差最小为目标，由于本次优化的目标函数是由关于机械臂位姿的12个参数累加而成，这会造成算法在收敛过程中容易被受到欺骗，造成本应同步逐渐收敛的12个值被其部分值得高速收敛所欺骗，造成了目标函数值病态减小的现象，因此在保证目标函数收敛性的同时，对目标函数包含的12个值的误差进行考察，若误差大于给定误差阈值则对该个体的适应度进行惩罚处理，避免优化陷入病态收敛。经仿真验证，对位置与姿态误差施加权重系数对避免优化陷入局部最优解也有积极的作用，因此调整后的目标函数为： o b j = r ⋅ ( ∑ i = 1 3 ( o n i − o i ) 2 + ∑ i = 1 3 ( n n i − n i ) 2 + ∑ i = 1 3 ( a n i − a i ) 2 + k ∑ i = 1 3 ( p n i − p i ) 2 ) (4) 式中，k为位置与姿态间的权重系数， n i ， o i ， a i ， p i 为机械臂反求位姿矩阵中的值， n n i ， o n i ， a n i ， p n i 为机械臂给定目标位姿矩阵中的值，r为惩罚因子，其值由位姿矩阵的最大偏差确定，个体i的位姿矩阵最大偏差如式5所示： Δ i = max [ | n n x − n x | | o n x − o x | | a n x − a x | | p n x − p x | | n n y − n y | | o n y − o y | | a n y − a y | | p n y − p y | | n n z − n z | | o n z − o z | | a n z − a z | | p n z − p z | 0 0 0 0 ] (5) 若 Δ i ≤ ε ，则惩罚因子 r = 1 ;若 Δ i > ε ，则惩罚因子 r = 3 。为保证工业机器人运动过程中的安全性与可达性，还需对其关节位移的最大行程角度进行约束，即： s .t : max ( θ i ) ≤ S θ i i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (6)
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user: 3. 逆运动学求解算法的设计 由于逆运动学当中关节角与位姿矩阵参数的映射关系复杂度较高，经仿真验证，传统小生境算法在求解逆运动学问题时效果有限。经研究发现，通过将遗传算法与不同的优化技术进行结合，可以对优化过程中出现的早熟现象及欺骗现象进行一定程度的避免，因此本文尝试将小生境遗传算法与种群迁徙技术与灾变境技术相结合，旨在于解决优化后期种群生境数过小的问题。将小生境技术、灾变技术、种群迁徙技术与遗传算法进行结合时，基于个体的编码方式不同，其距离计算的方法也不同，由于本文个体的生成方式为二进制编码生成，因此本文以不同个体间的海明距离作为依据对算法进行设计，算法主要实现步骤如下： 1) 生成种群：确定优化参数的个数及其上下界，本次编码基于二进制进行。对于6R型工业机器人而言，经解码后的一组个体数值信息可表示为： p o p i = [ θ i 1 θ i 2 θ i 3 θ i 4 θ i 5 θ i 6 ] (7) 2) 计算目标函数值：对种群编码进行解码处理，将解码后的数值利用式1计算其位姿并得到如式2形式的矩阵，计算个体位姿矩阵与期望位姿矩阵的误差和，得到目标函数值。 3) 种群生境划分：本次种群的个体基因基于二进制编码构成，其代码均由0、1两个数字表示，因此在对种群个体进行小生境划分前，需要先计算其不同个体间的海明距离，个体i与个体j之间的海明距离计算公式如式8所示： hamming i ， j = ∑ k = 1 n ( D N A i k − D N A j k ) 2 (8) 式中，n为单个个体的基因占位数， D N A i ， k 表示个体i经解码后解染色体上第k位的值(0或1)，完成海明距离计算后，便可以将个体间间海明距离小于生境阈值的个体划分为同一生境。 4) 计算适应度：遗传算法的自身评定依赖于适应度值，根据个体的目标函数值可以计算出个体具有的适应度，个体i的适应度可由式9计算： F i t n e s s i = o b j i ∑ j = 1 n o b j j (9) 为避免早熟现象，小生境遗传算法需要对同生境中较劣个体的适应度进行惩罚，对于海明距离越小的两个个体，其适应度惩罚值应越大，故本次惩罚函数以同生境下不同个体间的海明距离为依据进行设计，对同一个小生境t的下的个体其惩罚函数如式10所示： fit p i = fit i ⋅ hamming t i − hamming t min hamming t max − hamming t min ⋅ α (10) 式中， fit i 为该生境除适应度最高个体以外其余个体i的适应度， hamming t max ， hamming t min ， hamming t i 分别为小生境中t中，所有个体与适应度最高(最优)个体的海明距离中的最大值、最小值和个体i与最优个体间的海明距离差值，α为最小惩罚系数， fit p i 为经过惩罚处理之后得到的新的适应度值。 5) 选择：本文采用轮盘赌的方式对个体进行选择操作。 6) 交叉：本文以生境为依据对其采用两种不同的交叉策略，生境内采用Partial-Mapped Crossover (PMX)，生境外采用Multi-Point Crossover (MPX)。 7) 变异：由于逆运动学求解问题的复杂性，本文在传统变异的基础上，加入灾变技术与种族迁徙技术。 8) 淘汰：将生成的子代种群与父代种群结合，根据个体的目标函数值重新计算个体适应度、划分生境并对个体适应度施加惩罚函数，以适应度为依据采用精英淘汰制保留与父代种群个体数相同的个体，其余个体进行淘汰。 9) 终止条件：当迭代次数达到最大迭代次数、误差达到给定预期精度时或最优解一定次数不再更新时，终止迭代程序，将种群中的最优个体作为近似最优解输出，否则重复执行(5)~(8)。
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user: 4. 实验验证 基于MATLAB软件强大的计算能力，本次仿真在MATLAB软件环境下进行。为验证该算法搜索性能，本次仿真将PUMA560型机械臂所有关节的运动范围都设为最大值，即每个关节角的运动范围都为 θ i = − π ~ π ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ，进一步扩大搜索空间，加大搜索难度。本次遗传算法的参数设置为：种群数150，迭代次数300，交叉系数0.08，变异系数0.01，生境划分值10，当种群最优解迭代20次无变化时，将下一次迭代的变异系数调整为0.1，对个体进行灾变处理，当种群生境数小于5、迭代次数大于总迭代次数的三分之一且最优解经过10次迭代无变化时，启动种群迁徙机制，强制增大种群搜索范围。为了验证该算法的性能，本文采用普通小生境算法对逆运动学进行的求解，并作为对照组将收敛速度与精度与该算法进行对比。本次逆运动学求解给定目标关节角为： θ 1 = 1.5 ， θ 2 = 2.5 ， θ 3 = − 0.5 ， θ 4 = 1.3 ， θ 5 = 0.4 ， θ 6 = − 1.3 ，PUMA560型机械臂在该组关节角下对应的末端执行件位姿矩阵为： T 0 6 n = [ − 0.0157 − 0.9479 0.3181 0.0968 − 0.5087 − 0.2663 − 0.8187 − 0.7558 0.8608 − 0.1747 − 0.4780 0.0972 0 0 0 1 ] 采用本文设计的算法利用MATLAB软件对其进行逆运动学求解计算，优化求解得到的一组关节角值为： θ 1 = − 1.2500 ， θ 2 = 0.6484 ， θ 3 = − 2.5625 ， θ 4 = 0.2891 ， θ 5 = − 0.1602 ， θ 6 = 3.0313 与该组关节角对应的执行件位姿矩阵为： T 0 6 = [ − 0.0151 − 0.9743 0.3200 0.0922 − 0.5070 − 0.2687 − 0.8190 − 0.7533 0.8618 − 0.1746 − 0.4762 0.0963 0 0 0 1 ] 该算法与传统小生境遗传算法的目标函数迭代曲线如图1所示，可以发现采用普通小生境遗传算法进行优化，优化在进行到45次左右时整个种群出现早熟现象，陷入局部最优解，而改进小生境遗传算法则并未出现该问题，可以完成逆运动学问题的顺利求解。 图1. 最优目标函数迭代曲线 为了验证逆运动学求解结果的精确性，通过正运动学计算给定关节角、改进小生境算法最优关节角与传统小生境算法最优关节角的位置及RPY角，进一步验证算法的求解精度，如表2所示，图2与图3分别为期望关节角与优化求得关节角所对应的P560型机械臂的臂型与位姿： Table 2 PUMA560 end-effectors position and RPY angl 位置/m RPY角/rad P x P y P z 横滚 俯仰 翻转 期望位姿 0.0968 −0.7558 0.0972 −2.7913 2.1047 −1.6016 改进小生境算法最优解对应位姿 0.0922 −0.7533 0.0963 −2.7902 2.1027 −1.6005 传统小生境算法最优解对应位姿 0.07484 −0.3022 0.05 −2.6551 2.0468 −1.6058 表2. PUMA560关节角位置及RPY角 图2. P560期望臂型及末端执行件位姿 图3. P560优化臂型及末端执行件位姿 由表2可知，改进小生境算法求得的最优关节角精度较高，其位置误差均在5毫米内，RPY角度误差均在0.4˚以内，具有较高的求解精度，相比于传统小生境算法的求解，改进小生境算法明显具有更优的求解性能。
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user: 5. 结论 机械臂逆运动学在对机械臂的使用具有极大的意义，但关节角与位姿矩阵间的映射关系复杂度较高，求解过程具有一定难度。本文将小生境遗传算法与灾变技术、种群迁徙技术相结合，将经优化求解得到的关节角与给定关节角所对应的位姿矩阵进行比对，发现两组关节角所对应末端执行件的位置与姿态误差较小，证明该算法在优化过程中能够一定程度的克服求解过程中出现的早熟与欺骗现象，对避免优化陷入局部最优解起到了积极的作用，从而使得逆运动学的求解精度得到提高。利用计算机的计算性能采用算法进行逆运动学求解，极大降低了其求解难度，拓展了求解适应性，为逆运动学求解提供了便利。