具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

具体实施过程如下：

实施例一

实施例一基本如附图1所示，一种应用于检力器的训练管理系统，包括电磁模块、重量控制模块、减速模块、计数模块、频率控制模块、健康管理模块、健康预警模块、体征检测模块、训练规划模块和训练绩效模块。

如图2所示，所述电磁模块包括电流控制模块、若干电磁线圈和感应器组，所述电磁线圈与感应器组均设置于检力器内部，每个电磁线圈都和一个感应器相匹配。本实施例中，所述重锤成圆柱状，采用金属制成，重锤设置于电磁线圈内部，重锤顶端连接有牵引重锤的拉力绳，用户训练时通过拉动拉力绳来带动重锤上下移动，从而对身体力量起到锻炼作用。

本实施例中还包括语音控制模块，所述语音控制模块根据用户语音信息生成重量信息，所述重量控制模块根据重量信息想电流控制模块发送重量信号，所述电流控制模块用于根据重量信号控制通过电磁线圈的电流大小。

具体的，所述感应器检测到重锤后，感应器发送感应信号到电流控制模块，电流控制模块再根据重量信号控制与感应器对应的电磁线圈通电，电磁线圈通电后产生的磁场强弱根据电流大小变化，在磁场作用下的重锤所受的重力与磁场力相叠加，重锤的重量也随之改变，由此实现对重锤重量的控制。

此外，在重锤下落时，所述减速模块用于计算出重锤的下落速度，并根据下落速度生成减速信号发送给电流控制模块，电流控制模块根据减速信号控制通过电磁线圈的电流大小和电流方向，使得重锤受到垂直向上的磁场力，磁场力与重力方向相反，起到抵消作用，由此改变重锤向下的加速度，使得重锤下落时的速度变小，落地时产生的噪声也减小，从而起到减少噪音污染的有益效果。

本实施例中的体征检测模块采用包括数据采集模块和阅读器，所述阅读器设置于检力器内部，所述数据采集模块采用运动手环。所述运动手环设置有存储模块、计时器、频率控制模块、心率传感器、温度传感器、血氧传感器和血压传感器，所述存储模块用于存储用户信息，当用户佩戴运动手环使用检力器进行运动时，所述阅读器识别并记录用户的训练情况，训练情况包括训练次数和每次的训练量，所述训练量由计数模块进行数据采集，具体的，所述计数模块包括高度测量模块和计数器，本实施例中的高度测量模块采用光电传感器，通过光电传感器检测重锤的位移数据，计时器中设有高度阈值，所述计时器在重锤上升高度达到高度阈值时记录用户的训练量。

所述频率控制模块用于根据计时器信号控制心率传感器、温度传感器、血氧传感器和血压传感器的数据检测频率，本实施例中的数据采集频率为一秒一次，通过控制数据采集频率减少短时间内采集过多的重复数据，在减少了无效数据采集量的同时起到了节能的作用。

所述心率传感器、温度传感器、血氧传感器和血压传感器用于检测用户包括心率、体温、血氧和血压在内的体征数据；所述训练规划模块用于根据用户的实时体征数据、历史体征数据和训练记录生成训练计划和训练指标。具体的，所述训练记录包括训练次数以及每次训练的训练量，所述训练规划模块用于根据过往一个月的训练记录生成对应的训练计划，所述训练规划模块还用于根据用户实时体征数据查询最为接近的一条历史体征数据，再根据该历史体征数据对应的训练记录的训练量生成训练指标；由此生成的训练计划和训练指标都更为符合用户的实际身体情况，避免了计划运动量过多或过少的情况。

所述健康管理模块采用基于人工智能的方式进行用户的身体健康状态评估，具体的，包括BP神经网络模块，用于根据体征数据，判断用户身体健康状态。BP神经网络模块包括BP神经网络模型，BP神经网络模块使用BP神经网络技术来对用户身体健康状态进行判定，具体的首先构建一个三层的BP神经网络模型，包括输入层、隐层和输出层，本实施例中，以用户性别、年龄、心率、体温、血氧和血压作为输入层的输入，因此输入层有6个节点，而输出是对用户身体健康状态的判断，因此共有1个节点；针对于隐层，本实施例使用了以下公式来确定隐层节点的数量：其中l为隐层的节点数，n为输入层的节点数，m为输出层的节点数，a为1至10之间的一个数，本实施例中取为6，因此隐层共有9个节点。BP神经网络通常采用Sigmoid可微函数和线性函数作为网络的激励函数。本文选择S型正切函数tansig作为隐层神经元的激励函数。预测模型选取S型对数函数tansig作为输出层神经元的激励函数。在BP网络模型构建完毕后，利用历史数据库中的历史体征数据和训练记录作为样本对模型进行训练，通过历史体征数据和训练记录训练完成后得到的模型可以取得较为准确的判定结果。本实施例的用户身体健康状态共包括三种状态，分别为健康、不适和危险。

当用户的身体健康状态处于不适状态时，所述健康预警模块将会发出预警提示，提醒用户调整身体状态；当用户的身体健康状态处于危险状态时，所述健康预警模块将会发出危险警报，提醒管理人员对用户发起救助，为用户的生命健康安全提供保障。

以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。