DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着人民生活质量的提高和生活节奏的加快，人体健康监测成为全球关注的焦点之一。基于物联网的人体健康监测系统已被广泛应用于老人健康监护、肥胖患者运动健康监测和慢性病患者健康监护等方面。系统一般由数据采集传感器获取脉搏、心率、温度等数据 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 后，由单片机及外设电路实现数据处理、显示和异常报警，并通过Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等传输模块 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 实现数据与监测终端 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 的信息共享。目前大部分监测系统主要围绕系统硬件电路的设计或监测终端系统的开发，很少涉及多个应用系统的数据显示和终端实时监测。 制作基于STM32和复合传感器的人体健康数据采集电路，利用Android和LabVIEW分别开发了手机监测APP和PC端上位机，采集的人体健康数据经Wi-Fi同步传输至云存储，并显示在监测终端。家庭监护人可通过手机APP实时查看被监护人的健康指标；养老院等管理组织利用PC端识别具有不同标识码的监测设备后，监测多名被管理人员的健康指标。人体健康智能监测系统总体框图如图1所示。 图1. 人体健康智能监测系统总框图
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user: 2. 系统硬件电路设计 人体健康智能监测系统硬件电路集成了心电信号采集器、体表温度传感器和运动检测模块，用于实施采集人体心率、体温和运动步数等数据；选用ST公司的STM32F103芯片作为主控，控制各个传感器模块对人体健康信息进行采集和处理，在TFT液晶显示屏实时显示，并通过无线通信模块发送至云端。整个硬件电路供电由锂电池和电源转化模块组成。系统硬件电路框图如图2所示。 图2. 人体健康智能监测系统硬件电路设计框图 2.1. 心电信号采集模块的设计 采用TI公司的ADS1292芯片作为心电信号模块主控，该芯片是多通道同步采样24位模数转换器(Analog-to-Digital Converter， ADC)，具有内置的可编程增益放大器 (programmable gain amplifier， PGA)、内部基准和板载振荡器等心电采集所需要的部件。在低功耗模式下，每个通道功率仅有335 μW，足以支持长时间的移动监控，且内置右腿驱动放大器，能有效减小心电信号受噪声的干扰。 该模块通过三导联线捕获心电信号，经前置滤波和ADS1292芯片内部的电磁干扰滤波器(Electromagnetic Interference filter， EMI)后输入可编译的PGA放大器，再经过高精度的ADC模数转换为数字信号，通过DRDY，DOUT等管脚与单片机进行通信与数据传输。考虑医疗产品具有漏电流限制，在低通滤波电路中添加限流电阻以满足电流输出要求；考虑在干燥且没有外伤破损状态下人体电阻大约在120 kΩ到200 kΩ之间，选择了10 M的上拉、下拉电阻，有利于捕获心电信号。该模块信号采集电路与芯片电路需要进行电源的隔离，采用2片线性稳压芯片AMS1117-3.3对5 V的供电电压分别进行转换来达到隔离数字地与模拟地的效果。心电信号采集模块原理图如图3所示。 针对获取的心电信号(如图4所示)，采用搜索心电信号峰值点的方法定位R波，将相邻两个R波顶点记为特征点Lb和Sc，计算出相邻特征点间的时间间隔，再计算这些时间间隔的均值，从而获得这段时间内的平均心率BMP值 [ 10 ]，单位(次/分)。具体计算公式为： B M P = 60000 ( ∑ i = 1 10 S c ( i ) − L b ( i − 1 ) ) / 10 (1) 2.2. 体温数据采集模块的设计 采用LMT70芯片作为人体体温数据采集模块的主控，该芯片是一款带有输出使能引脚的超小型、高精度、低功耗互补金属氧化物半导体(CMOS)模拟温度传感器，在20℃至42℃的范围内拥有±0.05℃ (典型值)或者±0.13℃ (最大值)的精度，且近似线性，囊括了人体测温所可能达到的范围 [ 11 ]。在LMT70芯片的驱动电路中，考虑到电源中可能存在高频干扰，在VDD与GND之间放置了一个107 nF的旁路电容来吸收高频能量。温度信息输出脚TAO端可以驱动容值小于1.1 nF的ADC采样输入端口，通过向地并接一个1.5 kΩ的电阻以增加驱动能力和采样信号的稳定性。LMT70芯片引脚图和驱动电路如图5所示。 图3. 心电信号采集模块设计原理图 图4. 标准心电信号波形图 图5. LMT70引脚及驱动电路原理图 采用三阶线性拟合来提高测量精度，拟合公式如下所示： T M = A ( V T A O ) 3 + B ( V T A O ) 2 + C ( V T A O ) + D (2) 其中，V TAO 为温度采集模块输出电压值，TM为计算后的人体体温值，A、B、C和D为拟合系数，由多次实验数据代入拟合后获得：A = −1.809628 × 10 −9 ，B = −3.325395 × 10 −6 ，C = −1.814103 × 10 −1 ，D = 2.055894 × 10 2 。在单片机工作过程中，利用此函数将V TAO 管脚的模拟信号转化成代表人体体温的数字信号。 2.3. 人体运动数据采集模块的设计 使用MPU-6050作为人体运动数据采集模块的主控芯片，该芯片是全球首例9轴运动处理传感器，集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器(Digital Motion Processor， DMP)。传感器陀螺仪的可测范围在±250，±500，±1000，±2000˚/sec，加速度计可测范围为±2 g，±4 g，±8 g，±16 g，可测量范围远远大于人体正常行走中能产生的加速度。 该模块采用IIC通信模式与单片机通信，其SDA\SCL\AD0\INT管脚分别串接一个120 Ω的保护电阻与单片机相连，同时SDA\SCL管脚输出端分别接一个4.7 kΩ上拉电阻，以得到更大的电流输出，进而提高通信的稳定性。设计时不采用外部时钟接入，CLKIN脚接地无效。具体设计如图6所示。 图6. 人体运动数据采集模块设计原理图 2.4. 通信模块设计 使用ESP8266芯片通过Wi-Fi与OneNet云端服务器建立连接，进行数据交互 [ 12 ] [ 13 ]。首先对ESP8266模块进行初始化配置，设置成station模式，作为节点与无线路由器连接，通过无线路由器转发数据包的方式连接到OneNet服务器。当STM32通过传感器得到数据后，按照HTTP协议将数据打包，通过串口通信的方式传输给ESP8266，然后ESP8266将数据包转发给无线路由器，最后上传到onenet平台。终端应用可以访问云端服务器获取数据，进行数据的展示，比如移动端App，和PC端网页显示。通信模块结构设计如图7所示。 2.5. 电源模块电路设计 整个系统采用12 V的锂电池供电，并通过LM7805 [ 14 ] 和线性稳压芯片AMS1117-3.3分别转换成5.0 V电压与3.3 V电压，以满足单片机主控模块、传感器采样模块、无线通信模块的供电要求。 图7. 系统通信模块设计框图
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user: 3. 系统软件设计 3.1. 单片机主控程序流程图 本系统使用STM32F103ZET6作为主控芯片，当系统启动时，会首先驱动ESP8266加入网络，成功后启动外设并初始化，进入待机界面之后通过按键操作启动人体信息的测量采集处理，软件控制流程图如图8所示。 图8. 单片机主控程序流程图 3.2. 人体健康智能监测APP开发 在XML里使用TextView显示文本框、Button按键、EditView可编辑文本框、ImageView显示图片等控件搭建UI界面。在Android端创建URL，HttpURLConnection的对象，在URL中设置服务器的IP和调用服务器的数据请求方法，HttpURLConnection的对象调用HTTP协议的post和get方法向服务器发送URL请求，服务器根据收到的URL请求中的数据请求方法调用数据库的数据，完毕后向Android端返回执行结果和数据库数据，Android端再调用接收数据流方法收到结果，经过数据处理后将其显示在UI界面上 [ 15 ]。UI界面设计如图9所示，可显示被测对象的心率、体温、运动步数等数据。该APP可安装于Android 6.0及以上系统的移动终端(手机或平板)。 图9. 安卓端UI界面 3.3. 基于LabView的人体健康监测PC端设计 利用LabView创建一个web服务资源，再创建一个VI用作可视化界面显示数据 [ 16 ]。在启动时，LabView平台利用自带的HTTP协议函数与OneNet服务器建立连接，发送一个请求信息，当服务器收到请求并回复一个状态行表示连接成功时，LabView平台发送一个设备号信息，即可开始接受该设备上传到服务器中的信息，利用工具平化还原字符串—平化至json对数据进行解码，截取对应长度的字符串分别归类至心率、运动步数、体温等类别显示在前面板中，并实时保存至本地文件夹以便使用结束后查阅。
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user: 4. 系统测试 4.1. 心电心率模块的测试 测试时，在左胸、右胸、左腿处贴上电极片，利用三导联线将人体心电信号引入设备输入端，通过单片机控制计算实时心率和驱动TFT液晶屏显示心电波形。该系统可以较好地显示正常和心律不齐心电信号波形，如图10和图11所示。以徐州铭昇电子科技有限公司的SKX-2000G心电信号模拟仪产生不同BPM值的心电信号为参考，系统测试误差为0。 4.2. 体表体温模块的测试 为提高体温测量的稳定性、精确性与易测量性，选择人体掌心作为测量位置。随机选取30个不同年龄段的人作为被测对象，编号1~30，分别用市面上销售的测温枪与本模块进行测温比较，统计测量值并计算以测温枪为标准值的误差。统计得该模块的绝对误差在±0.2℃以内，平均误差为±0.09℃，满足一般体温测量的需求。测量数据比较折线图如图12所示。 图10. 正常心电信号测试 图11. 心率不齐信号测试 图12. 模块与测温枪数据比较图 4.3. 运动量测量模块的测试 该模块测量时设定测量距离分别为5 m，10 m，20 m，每种测量距离测量五次，将每次理论数据和实际数据进行比较，并计算平均误差，测试结果如表1所示。 Table 1 Test data of motion error modul 5米 10米 20米 测量步数/步 实际步数/步 测量步数/步 实际步数/步 测量步数/步 实际步数/步 1 7 7 14 15 27 27 2 7 7 13 14 25 26 3 7 7 12 13 27 27 4 9 8 14 14 27 26 5 8 8 12 14 27 28 平均误差 0.6 表1. 运动量误差模块测试数据 4.4. 系统整体功能测试 本系统利用单片机和复合传感器实时采集人体心率、体温和运动数据，经Wi-Fi通信模块传输至服务器。APP端可实时查看被监测人员的健康指标，PC端利用LabVIEW从云端读取数据，并根据独特的设备码识别设备信息，对数据进行拆分译码并在可视化界面显示。系统整体测试如图13所示。 图13. 系统整体测试图
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user: 5. 结语 设计与制作了人体健康监测系统，该系统以STM32控制器为核心，搭载心电信号处理模块、体表温度测量模块和运动测量模块等多个传感器模块，实现了人体心率、体温和运动步数的测量与显示。通过无线通信方式将不同设备、不同传感器的数据传至云存储空间，采用HTTP协议实现服务器与手机端和电脑端的数据共享。基于APP的人体健康智能监测适用于个体家庭，而基于PC端的人体健康智能监测系统能够在识别不同设备标识码的基础上，显示各设备的监测数据，更适合于需监护多人的管理机构。该设计系统稳定，功能较为齐全，但在便携式可穿戴、功能和UI设计等方面还需进一步提高与完善。
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user: 摘要 本文以开源的APM飞控板的硬件原理、固件原理为基础，模块化搭建和研究飞行控制系统。文章对四旋翼无人机飞行控制系统的架构进行分析，硬件部分，采用模块化单元设计，替换更改部分元器件和接口，主要由32位的STM32F4处理器芯片，替换APM的Mega2560、Mega32u2的8位双处理器芯片，替换部分传感器，删除或添加了部分外部接口；软件部分，底层的驱动库源码程序，采用父子类的形式编写源码，实现源码的模块化，方便后期的软件升级和维护。该系统方案具实用性高、后期开发方便、经济性好等优点。
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user: 1. 引言 随着科技的不断发展，无人机在各个行业的应用也越来越广泛。飞行控制系统是无人机的核心控制系统，飞控板是飞行控制系统的硬件载体，目前市面上已出现多种类型的飞控板，如：Pixhawk、MWC、KK等。这些飞控板存在一些问题，硬件电路都采用了多层PCB板组成集成电路，电路复杂高度集成，不利于后期单元模块的更换和升级；软件源码的编译大部分采用Linux操作系统下的GCC工具链编译，编译环境难搭建，源码思路复杂层次不够清晰。本文探索研究的是在Windows操作系统下使用MDK开发环境编译源码，硬件电路采用模块化搭建设计，软件源码采用C++语言，以创建父子类的形式模块化编写。解决开发环境难搭建的问题，同时也有硬件电路后期更换升级方便，软件源码维护升级方便，后期软硬件开发升级维护简单等优点。 本文是基于开源APM飞行控制系统的硬件和软件为基础，针对四旋翼无人机飞行控制系统的硬件和软件进行模块化设计，以供参考 [ 1 ]。
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user: 2. 四旋翼无人机简介 无人机是一种由电动力驱动、无人驾驶、可重复使用的航空器的简称 [ 2 ]。无人机在军用领域和民用领域都有广泛的应用 [ 3 ]，军用领域可用于：跟踪定位、特种作战、精确制导等；民用领域可用于：气象监测、电力巡检、快递送货等。无人机按结构有多种分类：固定翼无人机、多旋翼无人机、无人直升机等多种形式。 四旋翼无人机，是一种由电动力驱动，可垂直起降的飞行器，具有结构简单、稳定性好，对起降场地要求低等优点，得到了广泛的应运 [ 4 ]。四旋翼无人机在结构上有“十”型结构和“X”型结构，“X”型结构较为常见，本文以“X”型结构的四旋翼无人机为载体研究模块化飞行控制系统，四旋翼无人机具有体积小、重量轻、携带方便、能轻易进入人不易进入的各种恶劣环境等优点 [ 5 ]，在民用领域和军用领域都有极广泛的应用。 四旋翼无人机由机械结构系统、动力系统、控制系统三大系统组成。机械结构系统主要由机架组成，用于连接支撑无刷电机、飞控板、动力电池等器件；动力系统主要由动力电池、电子调速器、直流无刷电机组成；控制系统主要由飞控板、GPS模块、无线数传模块等器件组成。本文是以“X”型结构的四旋翼无人机为载体，研究模块化飞行控制系统，以供参考。
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user: 3. 四旋翼无人机工作原理 如图1所示，“X”型结构四旋翼无人机。四旋翼无人机一般采用4个正反桨的机械结构，4个无刷直流电机作为其核心的动力源，M1、M3电机顺时针旋转，M2、M4电机逆时针旋转，用于抵消四旋翼无人机的陀螺效应。 图1. “X”型四旋翼无人机结构图 四旋翼无人机的控制系统是欠驱动控制系统 [ 6 ]，由垂直、滚转、俯仰、偏航4个输入，向上、向下、向前、向后、向左、向右6个输出。根据四旋翼无人机特殊的结构模式，有四种飞行控制模式：垂直控制、滚转控制、俯仰控制、偏航控制。 1) 垂直控制。垂直控制用于四旋翼无人机的上升、下降、悬停飞行，如图1所示，在Z轴方向向，同时增加M1、M2、M3、M4电机的转速，4个旋翼产生升力的合力大于四旋翼无人机的重力时，实现上升运动；同时减小M1、M2、M3、M4电机的转速，4个旋翼产生升力的合力小于四旋翼无人机的重力时，实现下降运动；在M1、M2、M3、M4电机转速在某一值时，4个旋翼产生升力的合力等于四旋翼无人机的重力时，并且此时的俯仰、偏航、滚转三个姿态角为零，实现悬停状态。 如图2所示，由牛顿第二定律知： 图2. 垂直控制 ∑ F = m z ¨ = F 1 + F 2 + F 3 + F 4 − m g z ¨ = F 1 + F 2 + F 3 + F 4 − m g m 其中：F为合外力，F 1 -F 4 为电机M1-M4产生的向上升力，m为无人机的总质量， z ¨ 为轴方向的加速度。 如上所示：当 z ¨ > 0 时，上升运动；当 z ¨ < 0 时，下降运动；当 z ¨ = 0 时，悬停运动。 2) 滚转控制。滚转控制用于四旋翼无人机的向左、向右飞行，如图1所示，同时增大M1、M4电机的转速，减少M2、M3电机的转速，左边的升力大于右边的升力，无人机向右倾斜，产生向右的分力，无人机向右飞行，分力越大，向右飞行的速度越快；同时减小大M1、M4电机的转速，增大M2、M3电机的转速，右边的升力大于左边的升力，无人机向左倾斜，产生向左的分力，无人机向左飞行，分力越大，向左飞行的速度越快。 如图3所示： ∑ M = I x α ¨ = L ( F 23 − F 14 ) α ¨ = L ( F 23 − F 14 ) I x 其中：M为合外力矩，F14为电机M1、M4产生的向上合升力，F23为电机M2、M3产生的向上合升力，I x 为无人机X轴上的转动惯量， α ¨ 为X轴方向的角加速度。 图3. 滚转控制 如上所示：当 α ¨ > 0 时，向左加速翻转运动；当 α ¨ < 0 时，向右加速翻转运动。对 α ¨ 一次积分运算，可得旋转角速度，对 α ¨ 二次积分运算，可得旋转角度，既滚转角。 3) 俯仰控制。俯仰控制用于四旋翼无人机的向前、向后飞行，如图1所示，同时增大M3、M4电机的转速，减少M1、M2电机的转速，后边的升力大于前边的升力，无人机向前倾斜，产生向前的分力，无人机向前飞行，分力越大，向前飞行的速度越快；同时减小大M3、M4电机的转速，增大M1、M2电机的转速，前边的升力大于后边的升力，无人机向后倾斜，产生向后的分力，无人机向后飞行，分力越大，向后飞行的速度越快。 如图4所示： ∑ M = I y β ¨ = L ( F 12 − F 34 ) β ¨ = L ( F 12 − F 34 ) I y 其中：M为合外力矩，F 12 为电机M1、M2产生的向上合升力，F 34 为电机M3、M4产生的向上合升力， I y 为无人机Y轴上的转动惯量， β ¨ 为Y轴方向的角加速度。 图4. 俯仰控制 如上所示：当 β ¨ > 0 时，向前加速翻转运动；当 β ¨ < 0 时，向后加速翻转运动。对 β ¨ 一次积分运算，可得旋转角速度，对 β ¨ 二次积分运算，可得旋转角度，既俯仰角。 4) 偏航控制。偏航控制用于四旋翼无人机在滚转、俯仰角度为零时，控制无人机向左、向右转向控制，如图1所示，M1、M3与M2、M4电机转速相同、方向相反，目的是克服自身的牛扭矩力，当M1、M3与M2、M4电机转速不相同，会产生一定的扭矩力，从而对四旋翼无人机的偏航进行控制。当同增大M1、M3的转速，减少M2、M4的转速时，四旋翼无人机向左偏转，同减少M1、M3的转速，增大M2、M4的转速时，四旋翼无人机向右偏转。 如图5所示： 图5. 偏航控制 ∑ M = I z γ ¨ = M 1 − M 2 + M 3 − M 4 M 1 = H F 1 M 2 = H F 2 M 3 = H F 3 M 4 = H F 4 γ ¨ = H ( F 1 − F 2 + F 3 − F 4 ) I z 其中：M为合外力矩，F 1 ~F 4 为电机M1~M4产生的向上合升力，I z 为无人机Z轴上的转动惯量， γ ¨ 为绕Z轴方向的角加速度，H为电机到机体中心的距离。 如上所示：当 γ ¨ > 0 时，机体逆时针加速旋转运动；当 β ¨ < 0 时，机体顺时针加速旋转运动。对 γ ¨ 一次积分运算，可得旋转角速度，对 γ ¨ 二次积分运算，可得旋转角度，既偏航角。
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user: 4. 飞行控制系统的硬件模块化设计 飞行控制系统是四旋翼无人机的控制核心系统，飞行控制系统的好坏，决定了四旋翼无人机的飞行品质。 本文以开源的APM飞行控制系统的硬件原理图为基础，根据实际工程的需要，并考虑因素，删除或添加部分硬件电路或接口。本文设计搭建的模块化飞行控制系统与APM飞行控制系统，在硬件方面具有较多的创新点： 1) 采用32位ARM结构的STM32F407做为主控芯片，替换APM原有的8位Mega2560、Mega32u2双处理器，在处理性能、功耗和经济性有很大的优势。 2) 采用SPI通讯的双MPU6500传感器，代替APM原有的IIC通讯的MPU6050，在数据采集速度有较大的提升，双传感器的方式也提高了数据精度和可靠性。 3) 采用低端的BMP180气压计代替APM原有的MS5611气压计，可以较大程度上节约经济成本。 4) PWM信号读的方式，本文保留了APM的PPM信号解析读取的方式读取各路PWM信号，取消了APM直接读取各路PWM信号的方式读取PWM信号，大量节约了电气连线。 5) PWM输出，本文采用的是通过IIC通讯的16路PWM模块输出PWM信号，代替APM通过主控芯片的引脚直接输出PWM信号的方式，节约了电气连线和自控芯片的引脚接口，也便于后期扩展PWM信号通道。 6) 增加OLED显示屏，用与显示飞行控制系统的相关信息状态，代替了APM通过不同的LED状态显示的方式，读取信息状态更加直观明了。 7) 所有传感器单元模块、GPS、数传电台等器件采用杜邦线与主控板连接，代替APM高度集成的PCB板，便于后期器件更换和升级。 本文模块化设计搭建的硬件结构图如图6所示，其中： 1) STM32F407处理器模块，用于读取传感器数据、接收机信号、地面站信号，做姿态解算、位置解算、处理数据等，通过16路PWM模块输出PWM信号，控制电机转速实现不同的飞行姿态。 2) EEPROM存储器模块，采用AT24C256模块，32KB存储容量，模拟APM处理器Mega2560中的EEPROM，IIC的通讯协议，存储程序源码中的一些静态数据、传感器校正值、航点数据等数据。 3) IMU惯性测量单元，包含两个MPU6500模块，一个HMC5883L模块。通过读取加速度值、角速度值、磁场强度值，做姿态解算，用于得出飞行姿态角。 4) BMP180模块。气压计传感器，计算出当前四旋翼无人机的飞行高度，做微分运算可得上升下降速度，用于位置解算。 5) GPS模块，采用的U-BLOXNEO-6M模组，串口的通讯协议，用于获取当前的经纬度、海拔高度、航速等信息，用于位置解算。 图6. 模块化的硬件结构图 6) 接收机模块，主控芯片以解析接收机PPM信号的方式读取各个通道的PWM信号，用于手动模式下控制四旋翼无人机飞行的姿态和飞行模式切换。 7) 16路PWM模块，IIC的通讯协议，用于输出4路PWM信号至电子调速器，控制电机转速。 8) OLED显示屏，显示飞行控制性的相关信息状态，如故障信息等。
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user: 5. 飞行控制系统的控制流程 算法部分，是飞行控制系统的核心部分，主要有：整体控制流程、姿态解算流程、位置解算流程、姿态控制流程、PID控制器。 a) 整体控制流程 整体控制流程如图7所示，是四旋翼无人机飞行控制器的核心算法部分，主要包括：姿态控制、位置控制两大算法。加速度计、磁罗盘、陀螺仪实时采集9轴数据，通过姿态解算，实时计算四旋翼无人机当前的姿态角，作为闭环控制的反馈部分。GPS模块单元，实时采集四旋翼无人机当前的位置信息，与地面站输入的航点位置作比较，通过位置控制器实时计算目标姿态角，并与当前的姿态角做对比，通过电机混控输出不同数值的PWM信号至电子调速器，进而控制四旋翼无人机的输出电机转速，控制四旋翼无人机的飞行姿态。 图7. 整体控制流程图 b) 姿态解算流程 姿态解算流程如图8所示，加速度计易受机体震动影响，磁力计易受机体周围金属物体影响，陀螺仪易受温度变化产生积分漂移。同时，机体坐标系(北东地坐标系)下，加速度计测量Z轴数据误差较大，磁罗盘测量Y轴数据误差较大，因此，本文读取3轴角速度的采用的方法是：首先通过一些简单算法直接读取加速度计、磁力计的姿态角，做均值滤波；然后通过PD控制器后计算三轴角速度；最后再与陀螺仪所读出的3轴角速度做权值滤波，以便提高3轴角速度准确性和可靠性。最后通过DCM矩阵，解算四旋翼无人机的姿态角。 图8. 姿态解算流程图 c) 位置解算流程 位置解算流程如图9所示，期望位置由地面站输入设置，当前位置由机载GPS模块单元实时测量，位置误差作为输入信号，通过位置控制器计算期望飞行速度，期望速度与四旋翼无人机实时测量速度的数值误差作为速度控制器的输入信号，计算期望姿态角。 图9. 位置解算流程图 d) 姿态控制流程 姿态控制流程如图10所示，期望姿态角由位置解算流程得出，测量姿态角由姿态解算流程得出，其误差数值作为角速度控制器的输入信号，计算四旋翼无人机的期望角速度，期望角速度与传感器测量的角速度做对比，通过算法计算PWM信号数值，通过电子调速器控制电气转速，进而控制四旋翼无人机飞行姿态。 e) PID控制器 PID控制器如图11所示，是实际工程中最为常见的控制器，它具有结构简单，参数调整方便等优势得到了广泛的应用。PID控制器包括三大部分：比例控制器、积分控制器、微分控制器，是根据系统的输入和输出相比较的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的 [ 7 ]。在实际应用中，PID控制器也包括PID控制器、PI控制器、PD控制器，其中PID控制器是控制效果最为理想的控制器，既有比例P的响应速度，又有积分I的消除静态误差，还有微分D的超前调节控制。因此，在飞行控制系统中有大量的运用，主要用在四旋翼无人机的姿态控制和位置控制中。 图10. 姿态控制流程图 图11. PID控制器
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user: 6. 飞行控制系统的源码模块化设计 本文以开源的APM飞行控制系统的源码为基础，根据所采用的硬件模块和接口，删减或添加相关源码程序。本文采用编译方式、源码编写思路与开源的APM源码有很多的优势之处： 1) 本文是在Window系统下MDK开发环境下编译源码程序，替换APM原有的在Linux系统下GCC工具链编译的方式，Windows系统下的界面化编译环境，具有开发环境易搭建、编译调试程序方便等优点，便于后期源码开发。 2) 以STM32F407的标准库为工程模板，二次分装部分标准库函数接口，便于移植APM源码。传感器模块的源码程序采用父子类的形式编写，实现源码模块化，父类中创建应用层所调用的函数接口，子类集成父类函数接口，针对不同型号的传感器编写相对应的驱动程序，后期更新升级传感器模块，只需更新编写子类驱动源码，便于后期源码升级维护。
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user: 7. 实验结果 如图12~15所示，分别为：垂直控制、俯仰控制、滚转控制、偏航控制结果。 图12. 垂直控制 图13. 俯仰控制 图14. 滚转控制 图15. 偏航控制
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user: 8. 结束语 本文研究的是在MDK编译环境下，基于APM飞行控制系统的模块化研发，与APM飞行控制系统相比，具有很多的优势。在编译环境上，具有开发环境易搭建、成本低、效率高、可视化界面、易于上手等优势；在硬件上，各个功能模块采用的是模块化设计，后期升级替换模块，仅需要针对性替换升级即可，在经济上具有很多的优势；在软件源码上，底层的驱动源码由于是采用的父子类的形式，后期替换模块，仅需要在子类中对模块实现即可，而不需要修改上层应用层源码，源码思路清晰，开发周期短，具有很大的经济效益。
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user: 摘要 经络是各种干细胞活动交流、协同进化的巨系统，主要表现为干细胞巢的出现以及不同种类干细胞巢的有序分布。在中医药物归经理论和君臣佐使理论的启发下，应用取类比象、隐喻认知的思维方法，作者认识到干细胞巢及其群落，不但是大多数种类成体干细胞赖以长期生存、更新分化的主要场所，而且是决定大中小血管和神经等细胞组织为什么各自具有特定解剖结构功能形态的基本单位，神经和大中小血管等都可以细分为一个个相对独立的“细胞组织单元”，其主要构成细胞的新陈代谢及其结构功能是由特定的干细胞巢统辖决定的。反过来说，通过解剖观察大中小血管和神经等中存在的主要构成细胞，就能得知相应干细胞巢中的干细胞组成及其基本功能。作者以此为突破口，重新认识理解中医理论中真气(为全能细胞Embryonic Stem Cell，ES胚胎干细胞)和元气(为Embryonic germ cell，EG胚胎干细胞，划分为七种)在经络内的功能行为，进一步阐释了经络的形成与进化规律，初步探讨了循经感传现象的机理和传统针灸理论。希望本文能够引起国内外干细胞研究者、经络研究者等的关注和研究兴趣，共同促进中西医理论逐渐融合为统一的科学理论。
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user: 1. 引言 干细胞的“干”是“茎”(树干)和“本源”的意思，干细胞是具有分化潜能的种子细胞，这与中医标本兼治中的“治本”即祛除病根相对应，都是生动形象的隐喻性表达。药物归经学说揭示了中草药作用于特定的干细胞，能够诱导后者进行自我更新和增殖分化，越来越多的证据表明，中药可通过改变神经干细胞的微环境(即干细胞巢)，多靶点、多环节、多途径调控神经干细胞的增殖和分化 [ 1 ]。 中国明代医药学家李时珍的《奇经八脉考》曰：内景隧道，唯返观者能照察之。唯有不同种类的成体干细胞、多能干细胞所在的干细胞巢，才具有结构形态高度相同相似的、中空的巢结构。重要的是，干细胞巢内必须存在一定种类的、一定数量的干细胞，才能稳定地维持其结构功能形态。这里，使用以肉眼观察为主的大体解剖学研究方法，不可能将极其微小的干细胞巢从其定居的细胞组织中鉴别和分离出来；使用拥有足够先进技术的细胞解剖学研究方法，才能判断所观察的细胞群是不是由干细胞组成。 因此，经络研究何时走出困境 [ 2 ]，取决于干细胞的研究进展和相关科学技术的进步，也取决于国人何时真正地接纳经络学说的原始概念——经络是决死生、处百病的“灵枢”，真正地恢复对中医理论等优秀传统文化的自信。三十年来，作者不断修改完善文献 [ 3 ] 中的表1，以中英文形式发表论文，向海内外传播“不同种类干细胞巢的有序分布构成中医经络系统”的学术观点。 1992年，Reynolds等从成年小鼠脑纹状体中分离出能在体外不断分裂增殖，并且具有多种分化潜能的细胞群，正式提出神经干细胞的概念，打破了认为神经细胞不能再生的传统理论。2006年，Shinya Yamanaka在《Cell》上率先报道了诱导多能干细胞(induced pluripotent stem cells， iPS cells)的研究，因此获得2012年诺贝尔生理学和医学奖。随着越来越多的干细胞被发现，干细胞研究逐渐成为生命科学研究的热点与前沿，针灸和中药诱导干细胞分化、干细胞与经络的关系等也在国内成为名正言顺的科研课题。 干细胞巢内存在多种类型的干细胞，正常情况下，只有一种干细胞的数量最多，能够长期稳定地在巢中更新分化，可以比喻为干细胞巢的主人，因此说经脉、络脉的分类就是成体干细胞及其干细胞巢的分类 [ 3 ]。解军、郝宇卉等观察到脂肪组织Sca-1 + 成体干细胞沿小鼠任脉在腹部的体表标志——腹白线分布 [ 4 ]，作者认为该实验发现具有一定的特殊性，因为任脉作为奇经八脉之一，具有蓄积、渗灌其他经脉气血的功能，只有将促性腺激素细胞的成体干细胞作为观察对象才具有普适性，即不同的物种都能显示出串珠式的干细胞巢分布。
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user: 4. 多能干细胞巢及其分布与迁移 在文献 [ 9 ] 中，作者提出经络系统形成和演化的板块构造说，认为板块 1 − n 是经脉、络脉的高级组成单位。文献 [ 5 ] 和 [ 6 ] 中，作者提出成体干细胞巢模型6 + 3 + 1及其简化模型3+1，认为第一等级至第n等级 C 448 n 1 成体干细胞的干细胞巢形成一条干细胞巢等级链——板块 1 − n ，其中干细胞巢模型6 + 3 + 1或者模型3 + 1是完全相同的，板块 1 − n 内部是基本稳定不变的，必须视为一个不可分割的整体。 在文献 [ 3 ] 中，作者提出，根据成体干细胞分化产生的各级分化细胞是否像血细胞、脂肪细胞一样具有流动性特征，成体干细胞划分为Ａ和Ｂ两类，Ａ类对应的经络板块为 1 − n ，Ｂ类对应的经络板块为1·1－n·n；不同进化等级的Ｂ类成体干细胞 C 448 n 1 独立平等地拥有一种干细胞巢模型，第一等级成体干细胞 C 448 n 1 不再拥有n种不同的干细胞巢模型， C 448 1 多能干细胞没有自身特有的干细胞巢，主要寄居于其所辖 C 448 n 1 成体干细胞的干细胞巢中。 根据生物重演律和干细胞巢君臣佐使理论，作者认为，三种多能干细胞 C 32 1 、 C 64 1 和 C 448 1 不是在细胞组织中直接构建自身特有的干细胞巢，而是在 C 448 n 1 成体干细胞巢中形成巢中之巢，内巢结构一般非常简单，主要是由3 + 1组合模型中的成员构成，注意后者均为 C 448 1 多能干细胞，多能干细胞 C 32 1 、 C 64 1 和 C 448 1 一般在内巢之中增殖分化；外巢中的君臣佐使能够出入其中，这决定了内巢的多能干细胞 C 32 1 、 C 64 1 和 C 448 1 除自我增殖外，通常是以分化产生外巢中相对应的 C 448 n 1 成体干细胞为主，即成体干细胞巢限制了 C 32 1 → C 64 1 → C 448 1 → C 448 n 1 干细胞分化链的最终产物，使得自身“君主”的细胞数量及其对应的干细胞巢模型3 + 1都具有较强的稳定性。 造血干细胞是研究历史最长且最为深入的一种 C 32 1 多能干细胞，是一个异质性的干细胞群体，不同造血干细胞之间的差异主要体现在分子特征、细胞命运和分化产物，在不同生理条件下造血发生呈现不同的谱系分化模式，这意味着采用不同实验手段(移植或体内示踪)揭示的造血发生存在明显差异 [ 27 ]。作者认为，一部分造血干细胞巢位于巨核细胞(血小板)的成体干细胞巢之内，表现为巨核细胞可以直接由这些造血干细胞分化产生 [ 28 ]。 同样以造血干细胞为例，在脊椎动物胚胎发育进化过程中，造血干细胞巢的主要分布位置不断地迁移变化，卵黄囊、肝脏、脾脏、骨髓和肺脏先后成为主要的造血器官。作者认为，中医理论中的“宗气”，描述的是造血干细胞等多能干细胞( C 32 1 和 C 64 1 )的功能特征。肺脏(制造血小板)等中存在各种血细胞的成体干细胞巢才是最重要的，长期造血干细胞在其中的一些干细胞巢内自我增殖至一定数量，通过不对称细胞分裂产生一些短期造血干细胞，后者删除了出生地(干细胞巢)带来的外遗传印迹，能够迁移和植入其他血细胞的成体干细胞巢中，君臣佐使中的“使”在此发挥重要的引导作用，这里存在极其明显的自举现象 [ 29 ]；归巢者成功转变成为长期造血干细胞后，必将导致干细胞巢中的君主发生新旧细胞更替，诱发原先的成体干细胞发生细胞凋亡，或者通过细胞分化而自然消失等。
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user: 5. 肿瘤干细胞及其干细胞巢 肿瘤干细胞是如何起源的？干细胞处于所有癌症的中心吗 [ 30 ] ？肿瘤干细胞实质是干细胞巢内互为共生关系中的受害方 [ 9 ]，经络板块碰撞能够产生肿瘤干细胞及其干细胞巢 [ 5 ]。干细胞巢中，一种干细胞A通过外泌体或者细胞融合等方式，将自身一些特有的基因表达性状(a)嫁接寄生在另一种干细胞B上，若新出现的干细胞B(a)能够分化产生相应的分化性衍生细胞，也能够通过不对称细胞分裂分化产生干细胞B，则干细胞B(a)与干细胞B相比就是“多能的”。干细胞巢君臣佐使理论认为，干细胞在干细胞巢内彼此交流信息和协同进化，使得干细胞的结构功能具有较强的可塑性，一种 C 448 n 1 成体干细胞可以在一些干细胞巢中为君主，也可以在另外一些干细胞巢中为臣佐使中的成员。 C 448 1 肿瘤干细胞比正常的 C 448 1 多能干细胞在很多方面显得更加“多能”，在相应的成体干细胞巢中同样出现“类多能干细胞巢”，逐渐演变成为肿瘤干细胞巢， C 448 1 肿瘤干细胞在内巢中能够自我更新和分化产生 C 448 n 1 肿瘤干细胞，后者一样以“君主”的角色功能深刻地影响和改变其他种类成体干细胞的结构功能行为，这里将发生适应性变化的“臣佐使”同样称为肿瘤干细胞会带来认识混乱 [ 31 ]。 正常成体干细胞巢内的君臣佐使分化产生正常的细胞组织单元，肿瘤干细胞巢内的君臣佐使分化产生异常的细胞组织单元，后者是肿瘤组织的核心成份，通常(远不是全部) C 448 n 1 肿瘤干细胞分化产生的分化性衍生细胞(常说的癌细胞)占据多数。肿瘤干细胞同样有归巢行为 [ 32 ]，在归巢、夺巢乃至建巢等过程中，正常的多能干细胞及其成体干细胞将与相应的肿瘤干细胞相互竞争，后者获胜则可能形成产生相应的转移性肿瘤。 《灵枢·经脉》曰：经脉者，所以能决生死，处百病，调虚实，不可不通。真气(ES胚胎干细胞)、元气(七种EG胚胎干细胞)及其分化产生的 C 448 1 多能干细胞和 C 448 n 1 成体干细胞，能够不断地重塑有机体中的各种 C 448 n 1 成体干细胞巢，使得开放复杂的经络系统具有较强的自我修复能力。 在创伤细胞组织的修复治愈过程中，在相应区域内，经络腧穴的分布和功能活动将发生明显的改变，从简单到复杂，可以划分为四种情形：①应激性产生一些阿是穴，创伤治愈后自然消失。②阿是穴群不能在较短时间内治愈创伤细胞组织，进而诱发经络板块中诸 C 448 n 1 成体干细胞巢相同相似的克隆版本出现在所辖的阿是穴群之中，创伤愈合后，这些 C 448 n 1 成体干细胞巢及其产生的阿是穴将自然消失。③经络板块的克隆版本一直没有消失，进一步发生渐变性进化，时而会产生一些特定的阿是穴，表现为特定种类细胞的异常增生，创伤细胞组织逐渐演变成为良性肿瘤。④经络板块的克隆版本发生突变性进化，创伤细胞组织逐渐演变成为原位癌，恶性肿瘤实质上就是“不能愈合的伤口” [ 33 ]。 上述③经络板块的克隆版本中，干细胞巢内新立的“君主”大多数是原版本君臣佐使中的某个“重臣”，并且克隆版本的功能活动仍然被原版本有效地管辖制约，这就决定了绝大多数良性肿瘤生长缓慢，切除后很少复发，对机体影响较小。少数成体干细胞巢克隆版本内新立的君主，原本就是经络系统内另一些成体干细胞巢的君主，当后者“臣佐使”中某些成员能够被前者招募和驱使，继而导致克隆版本的功能活动逐渐演变成为不再能被原版本有效地管辖制约，于是相应的良性肿瘤转变为恶性肿瘤。 上述④经络板块的克隆版本中，大多数干细胞巢内的君主虽然仍然是原版本君臣佐使中的君主，但是被一些外来种类成体干细胞巢君臣佐使中的部分成员乘虚而入，后者成功地挟持前者表达自身一些特有的基因表达性状(a)等，致使干细胞巢内君臣佐使的成员构成及其功能活动均发生重大改变，特别是克隆版本君臣佐使中的君主突变成为肿瘤干细胞，作为主要受害方明显地失去了正常的细胞结构功能。 来源于第二条干细胞分化链 C 7 1 → C 4 m 1 → C 448 1 → C 448 n 1 ( 2 ≤ n ≤ 7 ) 的一些干细胞及其分化性衍生细胞，因为拥有全部软件基因组群而具有潜在的全能性，极其罕见的是一些成熟细胞在有机体中能够逆分化为EG胚胎干细胞 C 7 1 ，比较常见的是一些癌细胞能够逆分化为肿瘤干细胞 [ 5 ] [ 6 ] [ 9 ]，因此诱导多能干细胞(iPS cells)的安全性是无法回避的 [ 34 ] [ 35 ]。不论肿瘤干细胞是如何起源的和如何演变的，肿瘤的产生和转移都是由肿瘤干细胞巢构成的经络板块决定的，都可以视为是由正常的经络板块在碰撞过程中而自然产生的。
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user: 6. 循经感传的物质基础 循经感传的研究正式拉开了经络现代研究的帷幕，循经感传是指用针刺、艾灸、低频脉冲电或其他方法刺激穴位时，人体出现酸、胀、麻等“得气”感，从受刺激的穴位开始，基本沿古典经络循行路线传导，能通过大脑感知的现象 [ 36 ]，有循经性、趋病性、效应性、可阻滞性、慢速性、双向性等特点 [ 37 ]。这里，循经感传的趋病性即是古人早有详述的“气至病所”，是指循经感传过程中所出现的传导路线及方向趋向病变所在的部位。《灵枢·九针十二原》曰：气至而有效，效之信，若风之吹云，明乎若见苍天，刺之道毕矣。 正常情况下，阿是穴环绕于经脉和络脉，时隐时现，阿是穴群则相对集中地分布在细胞组织发生病变的区域，因此循经感传的趋病性和循经性两者实质是一致的；阿是穴的存在使得循经感传更加容易发生，乃至于被人发现。中医认为“感传”源于卫气 [ 37 ]。《素问·调经论》曰：取血于营，取气于卫。 阿是穴具有快速产生、暂时性存在和没有固定位置等基本特征，其主要构成细胞是干细胞巢模型3 + 1成员，通常同样来源于所隶属成体干细胞巢外围区域的干细胞迁移，可以由第二条干细胞分化链 C 7 1 → C 4 m 1 → C 448 1 → C 448 n 1 ( 2 ≤ n ≤ 7 ) 快速高效地提供；各种细胞因子和趋化因子等归属于卫气，后者主要是由干细胞巢模型3 + 1成员分泌产生的，不难推测，它们就是产生循经感传现象的物质基础。 干细胞巢模型3 + 1成员，是自我更新能力有限的 C 448 n 1 成体干细胞( C 3 3 )及其分化产生的定向干细胞( C 3 1 ) [ 5 ]，一般在成体干细胞巢中是辅助君臣的“佐”，彼此在细胞分化谱系上存在非常简单的相对关系 [ 6 ]，通常不能进一步产生分化性衍生细胞，并且通常严格处于相同的进化等级，因此它们也是经络板块(针对干细胞巢的“君主”而言)赖以划分的主要物质基础，干细胞巢中其他干细胞之间则没有必要存在上述严格的限制。 干细胞巢君臣佐使理论认为，参与循经感传的诸神经纤维分别隶属于各自的干细胞巢，而十二经脉和十五络脉等成体干细胞巢模型3 + 1 (针对“君主”而言)中都各自含有特定种类的神经细胞，循经感传将这些神经细胞的功能活动有机地串联在一起。作者认为，周围神经的一些神经末梢受到干细胞巢内神经细胞群的调控，后者因为是具有“多能特征”的干细胞群而成为循经感传中的“腧穴神经中枢”，周围神经和中枢神经的一些正常功能活动能够明显地被此中枢产生的卫气等抑制，经常利用的是针刺麻醉。特别指出，幻肢循经感传表明参与者之间(中枢神经、周围神经的相关经络板块和被针刺经脉或络脉相关的经络板块)的信息交流严格存在一一对应关系，有力地支持了经络板块说。
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user: 7. 针灸的微创治疗理论 针灸起源于新石器时代，是中医针法和灸法的总称。“施治处”和“施术法”是针灸疗法的两个要素，前者主要指“腧穴”，同时牵涉经脉以及其他对体表施治处的理论描述与建构；后者指“刺灸法”，牵涉了针具、刺法、灸术等 [ 38 ]。 针刺的“腧穴”主要分布在十二正经和任脉、督脉上，一般是由众多的、不同种类的 C 448 n 1 成体干细胞巢依一定规律排列组合形成的干细胞巢群落，这些重要穴位中一般存在( C 32 1 、 C 64 1 和 C 448 1 )多能干细胞巢。干细胞巢君臣佐使理论认为，干细胞巢群落中同样存在“主干细胞巢”，环绕周围的其他干细胞巢一般受其统辖制约，即后者中的君主是以臣的身份出现在主干细胞巢中。十二经脉和奇经八脉主要是以相对较大的干细胞巢群落来调控其他经脉和络脉，其中，十二经脉和十二经筋、十二皮部、十二经水之间的君臣关系十分紧密。十二皮部中分布于体表附近的一些干细胞巢(络穴)和十二经脉中的一些干细胞巢(经穴)不但存在君臣关系，而且呈现表里内外的分布关系，这是艾灸治病的物质基础。 针刺穴位是主动制造微小的创伤细胞组织，刺激机体作出产生卫气、乃至阿是穴等应激性反应。相对于干细胞巢的微小尺度，传统的毫针仍然是太大了，能够将干细胞巢完全破坏，覆巢之下，安有完卵，因此针刺的对象应该选择相对较大的干细胞巢群落——经络的主要穴位 [ 39 ]，众多种类的成体干细胞和多能干细胞聚集于此，是真气和元气的主要驻留之处(如五输穴)，针刺之后，通常能快速高效地修复和重组那些损伤的以及衰弱的干细胞巢。 艾灸，是利用艾条、艾柱产生的艾热透入肌肤，刺激人体体表穴位，进而温通经脉，宣畅气血。温针灸，是在留针过程中，将艾绒搓团捻裹于针柄上点燃，通过针体将热力传入穴位，其适应证古代常以风湿疾患、偏于寒性的一类疾病为主，现已扩大到多种病证的治疗。作者认为，艾热能够使得穴位处的各级分化性衍生细胞纷纷进入热休克状态，一些正常基因的表达受到抑制，热休克基因则被激活并表达，而干细胞的多功能特征使其能够在相对较高的温度之下还能维持正常的功能——分泌产生各种细胞因子等，也就是说，诸干细胞巢内干细胞的功能活动能够最大限度地不受周围细胞功能活动的干扰影响，干细胞之间的活动交流变得更加突出——尤其是干细胞的自我增殖，表明针灸穴位主要作用对象是干细胞 [ 40 ]。 电针是现代针具，目前针灸科大多是针灸和电针一起使用。电针使得干细胞巢内的神经细胞群和神经纤维的相互作用关系变得明显，可以增强针感，特别是针对涉及神经系统的疾病如中风和疼痛性疾病(腰痛和关节痛等)，实践证明针灸结合电针治疗效果更加好。 《灵枢·经脉》曰：盛则泻之，虚则补之，热则疾之，寒则留之，陷下则灸之，不盛不虚，以经取之。白话翻译为，属实证的病证应用泻法，属虚证的当用补法，属热证的须用疾刺法，属寒证的宜用留针法，属脉虚下陷的用灸法，对于不实不虚的病证，应该从本经取治。补虚泻实既是针灸治疗原则，又是针灸治病的重要方法，从古至今一直指导着中医临床实践。所谓补法，就是对于体质较虚、呈现衰弱征象的受术者，进行轻微徐缓的刺激；所谓泻法，就是对于体质偏盛、呈现亢进征象的受术者，进行强劲有力的刺激 [ 41 ]。 干细胞的归巢无疑属于“补”，轻微徐缓的针灸刺激使得一些干细胞巢分泌产生更多的趋化因子，通过趋化因子的浓度梯度，吸引带有趋化因子受体的干细胞定向归巢。反之，干细胞巢四周的细胞组织短时间内反复受创(或者干细胞巢直接被损伤破坏)产生的强刺激，促使部分干细胞自然出巢无疑属于“泻”(产生阿是穴等)。临床上最常见的是，动员骨髓等内的造血干细胞迁移到外周血，属于“泻”；外周血中的造血干细胞成功地植入骨髓等处造血干细胞巢中，属于“补”。 成体干细胞巢是一个复杂开放的微系统，其中不同种类成体干细胞君臣佐使角色功能的发展变化，常被描述为正邪虚实的变化；不在其位，不谋其政，反之则有内邪和外邪的划分等。实证，为邪气亢盛而正气未衰，正邪斗争激烈，表现为功能亢进。虚证，一般是指与邪气抗争中已经导致正气虚衰，表现为功能低下。《素问·通评虚实论》曰：邪气盛则实，精气夺则虚。实证易医，虚证难疗。
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user: 8. 讨论 干细胞巢君臣佐使理论认为，由“君和臣”两类成体干细胞产生的分化性衍生细胞是“细胞组织单元”中的主要构成细胞，而“佐使”类成体干细胞一般仅能产生定向干细胞，它们能够护卫成体干细胞巢及其细胞组织单元以及往来传递相关生物信息等等。 奇经八脉中，督脉除外，任脉、冲脉等七脉的“成体干细胞巢”与“细胞组织单元”的对应关系不明，是因为“细胞组织单元”被其统辖的“成体干细胞巢”完全吸收而合二为一。这意味着佐使类干细胞的功能行为是其主要特征，符合《黄帝内经》等对奇经八脉的描述。
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user: 摘要 对于故障相对多发的装备部件，依靠历史故障数据可以预测备件需求。而针对未来较短期内，部件可能发生未曾发生过的故障，建立向量自回归(Vector Auto Regressive， VAR)模型预测特征参数值，通过比较特征参数值与故障阈值的大小，提前预知设备部件可能会发生故障，进而及早地制定相关备件计划，弥补因经验积累不足造成备件缺失的不足，解决装备的备件需求预测问题。
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user: 1. VAR模型 VAR模型提出后较广泛地应用于经济学领域。而该模型提出之前，将经济理论作为基础来刻画变量和变量存在的关系的计量经济方法是经常应用的模型，该方法存在的缺陷是，经济理论并不能充分说明变量之间的动态联系，建立起的变量之间的关系方程中，方程一侧可以有模型决定的变量出现，方程另一侧也可以有模型决定的变量出现，这使得估计和推理变得更加复杂 [ 1 ] [ 2 ]。 为了解决传统方法描述变量间关系时存在的问题，二十世纪八十年代，希姆斯将VAR模型引入到经济学中，其在经济学领域中应用的关键思路是忽略经济理论，而直接考虑与经济相关的时序变量之间的关系，多个变量置于一个模型中，即一个统一模型中包含了多个变量，多个变量的信息被共同利用，相比于单一时间序列模型，例如求和自回归移动平均(Auto Regression Integrated Moving Average， ARIMA)模型等 [ 3 ]，其对隐含信息的体现更加充分，即能够完美体现真实的经济体系，所以利用该模型得到的预测值更加真实，这也促进了其在动态经济学领域中的推广使用 [ 4 ]。 某型雷达装备中关键系统的状态可以通过其关键运行参数体现出来。而且，装备系统的状态通常由多个特征参数反映，一般情况下，不是单一特征参数反映系统状态，而是多个特征参数之间相互作用共同反映系统状态，也就是说，特征参数之间存在关联关系。所以，像自回归(Auto Regression， AR)模型、自回归移动平均(Auto Regression Moving Average， ARMA)模型、ARIMA模型等针对一个指标的时间序列方法在这种情况下，不能发挥其作用。而VAR模型是处理多个相关时序指标最简便实用的模型之一 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。
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user: 2. VAR模型的基本原理 该模型核心思想是：把系统中每个变量作为系统中所有变量的相关值来建立模型，从而将单变量自回归模型推广到多元变量组成的向量自回归模型 [ 8 ]。为了详细说明构造VAR模型的过程，以两变量VAR模型为例，描述VAR模型的构造思路。模型中仅包含两个变量，变量X和变量Y，变量X由X的滞后值和Y的滞后值描述，变量Y由Y的滞后值和X的滞后值描述。假设X和Y的滞后期数都为p，那么VAR模型如下： X t = c 0 + ∑ i = 1 p α i X t − i + ∑ i = 1 p β i Y t − i + ε t (1) Y t = c ′ 0 + ∑ i = 1 p α ′ i X t − i + ∑ i = 1 p β ′ i Y t − i + ε ′ t (2) 其中 c 0 和 c ′ 0 为常数项， α i 、 α ′ i 、 β i 、 β ′ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p )为参数，随机扰动项 ε t 和 ε ′ t 的平均数值为0，方差为常数，且不存在同期相关 [ 8 ]。以上两式的矩阵描述为： [ X t Y t ] = [ ω 0 ω ′ 0 ] + [ α 1 β 1 α ′ 1 β ′ 1 ] [ X t − 1 Y t − 1 ] + ⋯ + [ α p β p α ′ p β ′ p ] [ X t − p Y t − p ] + [ ε t ε ′ t ] (3) 进一步可得VAR模型的一般形式： X t = ω + ∑ i = 1 p A i X t − i + ε t (4) 式中的 X t 是n维同方差平稳序列， A i 是参数矩阵， X t − i 是 X t 的i阶滞后项， ε t 是误差项， ω 是常数项向量。
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user: 4. 实例应用 雷达中的发射机是雷达装备系统中的重要组成部分之一，雷达射频信号正是由该装置提供的，为了保障该设备的备件充足，需要利用时间序列特征参数对设备状态进行短期预测 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，解决备件的需求预测问题。为了实现发射机备件需求的预测，预测发射机特征参数具有极其重要的意义，若预测出未来某个时刻某型雷达发射机输出高压超过故障阈值，决策者可以根据预测结果决策备件需求计划的制定。 以等时距测量获得的某型雷达发射机的输出高压以及工作温度信息为原始数据，预测未来某段时间发射机输出高压和工作温度是否达到故障数据上限阈值，据此为备件需求决策提供依据。采样所得部分数据如表1所示，选择后4期为验证数据，其余的用于建立预测模型。 Table 1 Transmitter characteristic parameter sampling dat 测量次数 1 2 3 4 5 6 7 8 …… 50 输出压/kv 19.72 19.75 19.75 19.78 19.76 20.01 20.51 20.63 …… 22.23 工作温度/℃ 10.2 10.6 10.8 10.9 11.1 11.2 11.1 10.6 …… 10.3 表1. 发射机特征参数采样数据 将基础数据进行归一化处理，对输出压和工作温度两个变量单独进行ADF检验。其中，经一次检验后的输出压和工作温度的pValue值如表2所示。 Table 2 One-time inspection ADF inspection valu 输出压 工作温度 0.06 0.02 表2. 一次检验ADF检验值 显著性水平选定0.05，输出压变量pValue值0.06大于显著性水平0.05，所以可以认为输出压序列数据时非平稳的；而工作温度变量pValue值0.02小于显著性水平0.05，可以认为工作温度序列数据是平稳的。 对输出压序列数据进行一阶差分运算，差分运算后的检验结果pValue为0.001，该值小于显著性水平，所以，经差分运算后的序列数据通过了平稳性检验。 验证序列平稳性后，需要确定时序参数VAR预测模型的阶数，让阶数从1逐渐增加，根据AIC定阶准则，当AIC尽量小时，确定最大滞后期。使用最小二乘(Ordinary Least Squares， OLS)法，求解每个方程的系数，并且通过逐渐增加阶数，从而实现为模型定阶。发射机时序参数VAR预测模型的阶数和对应的AIC如表3所示。 Table 3 Forecast model order and AI 阶数p AIC 1 −23.80727 2 −23.79840 3 −23.58177 4 −23.09444 表3. 预测模型阶数及AIC 由表3可知，当p = 1时，AIC取得最小值−23.80727，因此确定VAR模型的阶数为1，得出输出高压的线性模型后，基于该模型对未来4期数据进行预测，并与真实测量数据进行对比分析。时序参数的预测误差率如表4所示。 Table 4 Parameter prediction error rate based on VAR mode 测量次数 输出电压 工作温度 实际值 预测值 实际值 预测值 47 21.98 21.32 9.8 9.1 48 22.19 21.96 10.1 9.4 49 22.21 21.67 10.2 9.7 50 22.23 21.35 10.3 9.8 平均相对误差(%) 2.59% 5.95% 表4. 基于VAR模型的参数预测误差率 预测数据与真实数据的逼近情况如图2所示。 图2. 预测效果图 VAR模型使得一个参数的预测值包含了其他影响因素的滞后值对它的影响，图2显示了该模型对发射机输出高压和工作温度的良好预测效果。
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user: 5. 结论 结合经济学领域中广泛采用的多指标时间序列模型VAR模型，论文提出将VAR模型用于预测装备特征参数，结果显示同样具有良好的预测性能。将预测结果故障上限阈值比较，辅助决策者制定备件需求计划。
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user: 摘要 美军院校部队都在大力研究和应用兵棋，以培养军人实战化能力。总结分析美军院校兵棋推演平台工具、相关课程、课外活动等问题的具体举措和最新动态，给出对我军兵棋发展与应用的启示。
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user: 1. 引言 作为集军事理论知识与对抗训练手段于一体的训练工具，兵棋既能提高学员的学习兴趣、提升教学的直观性、互动性和实践性，又能通过推演塑造学员的领导能力和创新思维，在美军院校教育中得到广泛应用。如，美国海军研究生院从20世纪80年代中期开始就已经与海军军事学院合作共享课程材料和海军兵棋，兵棋推演教学活动一直很活跃。与海军研究生院类似，海军战争学院、陆军战争学院、海军陆战队大学等院校均拥有兵棋推演相关的专业与研究机构。这些院校在长期的兵棋推演教学活动中，形成了各自的特色。 本文重点对美军院校中兵棋推演的平台工具、相关课程、课外活动等情况进行分析研究，然后，结合我军兵棋发展应用情况，总结提炼其有益启示。