具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“中”、“上”、“下”、“横”、“内”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图2所示，基于背景技术提出的技术问题，本发明提供了一种可调配重式多功能钟摆器，包括：主力架110、把手杆120、摆架130、踏板组件140第一按摩轮150、第二按摩轮160和配重架170。

其中，把手杆120支撑在主立架110上、摆架130一端可旋转支撑在主立架110上；踏板组件140转动支撑在摆架130另一端；第一按摩轮150可旋转支撑在踏板组件140一侧；第二按摩轮160可旋转支撑在踏板组件140另一侧；配重架170可拆卸设置在摆架130上。

在一个优选实施例中，用户可双腿站立在踏板组件140上，通过腿部用力带动踏板组件140绕主立架110转动，且随着用户踝部用力，踏板可绕摆架旋转，符合人体运动功能学原理，防止踝关节损伤，且在摆架上安装配重架，通过配重设定钟摆器的阻力，以通过配重得到更好的训练效果，且踏板组件可旋转，能够减少脚踝损伤。

如图3所示，配重架170包括：滑动管171、配重组件172和插销173，滑动管171表面具有多个连接孔；配重组件172套设在滑动管171上，并能够沿滑动管171滑动；插销173其弹性支撑在所述配重组件上，并能够与连接孔配合，以固定配重组件。

在一个优选实施例中，滑动管171表面的连接孔阵列式分布，拔出插销173使滑动配重组件172沿滑动管滑动，并在合适位置按动插销173使插销173插入合适位置的连接孔，以使配重组件172位于合适的位置上

需要特别说明的是，在本实施例中通过改变配重架的位置，以改变摆架的力矩，以能够根据实际需求改变钟摆器配重，当配重架调节到摆架顶部时，力矩最小，当配重架调整到摆架底部时，力矩最大。

踏板组件140包括：踏板转轴141、踏板主体142和挡圈143；踏板主体142套设在踏板转轴141上，并能够踏板转轴141旋转；挡圈143套设在踏板转轴141上，并连接踏板主体142，以限制踏板主体142的旋转角度。作为一种优选，踏板主体的旋转极限角度为8°～12°，在一个优选实施例中，踏板主体的旋转角度为10°。在本实施例中，踏板主体可以绕踏板转轴旋转，并设定旋转的极限角度，能够有效避免用户踝关节处的着力损伤。

在一个优选实施例中，可调配重式多功能钟摆器还包括配合部件，主立架上转轴310、上轴承组件和踏板固定组件。

上轴承组件包括：第一轴承321、第二轴承322、第一垫圈323、第一挡圈324、第二挡圈325、固定螺栓326和封盖327。

其中，第一轴承321和第二轴承322分别设置在摆架的两侧，且套设在主立架上转轴310上，以减小摆架的旋转阻力，第一垫圈323垫接在第一轴承321一端，第一挡圈324和第二挡圈325分别设置在摆架的两侧，以减少磨损，第一轴承321、第一垫圈323和第一挡圈324通过固定螺栓326固定。封盖327设置在第二挡圈325外侧，以保护内部组件。

踏板固定组件用于固定按摩轮，对称设置在踏板组件140两侧，包括第一踏板轴承331、第二踏板轴承332、端盖333、踏板螺栓334和踏板封盖335。

第一踏板轴承331和第二踏板轴承332分别设置在踏板两侧，且套设在踏板轴承上，以减少踏板的转动阻力，第一踏板轴承331、第二踏板轴承332和挡圈143均通过踏板螺栓334固定，以避免其沿踏板转轴滑动，并通过端盖333和踏板封盖335封装。

按摩轮均通过轮轴161、垫片162和固定螺栓163固定。

如图5所示，在另一实施例中，可调配重式多功能钟摆器，还包括：电子采集装置400和遮阳棚500。

电子采集装置400设置在主立架110一侧；遮阳棚600设置在电子采集装置顶部，位于主立架110顶部，在一个优选实施例中电子采集装置400由风力发电装置700供电或太阳能发电装置供电，为方便夜间照明，风力发电装置，连接照明灯800，以提供可调配重式多功能钟摆器110a的利用率。电子采集装置400包括：支撑架510、显示器502、搁置架503和内部硬件结构.

如图6所示，内部硬件结构包括运动采集模块504、统计指示模块505和存储模块506，其中，运动采集模块504用于采集用户的运动状态数据；统计指示模块505连接所述运动采集模块，能够获取所述运动采集模块的运动状态数据，进行统计分析505，生成用户运动指示策略，并显示在所述显示器上；存储模块506，其用于存储所述运动采集模块和所述统计指示模块生成的数据。

其中运动采集模块504可以通过无线检测传感器检测可调配重式多功能钟摆器101a上用户的运动状态，也可以通过有线连接的方式进行检测。

如图5所示，运动采集模块504通过连接架400连接可调配重式多功能钟摆器101a，并在扶手200上设置第一心率传感器201和第二心率传感器202，在摆架转轴内设置频率传感器203和测定磁体204，并在钟摆器内布线，将检测数据传递给硬件结构。

如图7所示，本发明实施例还提供了一种可调配重式多功能钟摆器的监控指示方法，包括：

步骤S110、按照检测周期，测量使用者的身高数据、体重数据、心率数据需求数据和压力数据；

步骤S120、建立神经网络数据模型，将所述使用者的身高数据、体重数据、心率数据需求数据和压力数据输入神经网络模型，并输出使用者的运动指标参数；所述神经网络数据模型的建立包括：

步骤一、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}；其中，x₁为使用者身高数据，x₂为使用者的体重数据，x₃为使用者的心率数据，x₄为使用者的需求数据，x₅为使用者的压力数据；

步骤二、对所述身高数据、体重数据、心率数据需求数据和压力数据进行归一化；其归一化计算公式为：

其中，X_j为归一化的使用者第j项的状态系数，x_j分别为输入参数：x₁为使用者身高数据，x₂为使用者的体重数据，x₃为使用者的心率数据，x₄为使用者的需求数据，x₅为使用者的压力数据，；x_jmax和x_jmin分别为相应输入参数中的的最大值和最小值。

步骤三、将所述输入层的神经元向量映射到隐层，隐层的神经元为m个所述隐层的神经元为5个；所述隐层及所述输出层的激励函数均采用S型函数f_j(x)＝1/(1+e^-x)；

步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o₁,o₂,o₃,o₄}；其中，o₁为身高数据参数，o₂为体重数据参数，o₃为心率数据参数，o₄为压力数据参数。

步骤S130、根据所述使用者的运动指标参数使用者的状态综合评价值，所述状态综合评价值计算公式为:

其中，ξ为状态综合评价值，为调节系数，为状态系数,ξ₀为均值系数；

步骤S140、根据所述状态综合评价值得到可调配重式多功能钟摆器的运动指示策略。优选的是，可调配重式多功能钟摆器的运动指示策略为：

定义第一阈值和第二阈值，其中第一阈值大于第二阈值；

当所述状态综合评价值大于第一阈值时，采用第一用户运动指示策略；

当所述状态综合评价值在所述第一阈值和第二阈值之间时，采用第二用户运动指示策略；

当所述状态综合评价值小于第二阈值时，采用第三用户运动指示策略；

其中，所述第一用户运动指示策略包括：

将配重架调整到摆架底部，并根据所述状态综合评价值设定用户的运动频率，其中用户的运动频率设定为120次/分：

所述第二用户运动指示策略包括：

将配重架调整到摆架中间，并根据所述状态综合评价值设定用户的运动频率，其中用户的运动频率设定为90次/分：

第三用户运动指示策略包括：

将配重架调整到摆架顶部，并根据状态综合评价值设定用户的运动频率，其中用户的运动频率设定为60次/分。

具体的说，本发明采用的BP神经网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示监护仪工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出；第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定；第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入向量：x＝{x₁,x₂,…x_n}^T；

中间层向量：y＝{y₁,y₂,…y_m}^T；

输出向量：o＝{o₁,o₂,…o_p}^T

本发明中，输入层节点数为n＝5，输出层节点数为p＝4，隐藏层节点数m＝5；

输入层5个参数分别表示为：x₁为使用者身高数据，x₂为使用者的体重数据，x₃为使用者的心率数据，x₄为使用者的需求数据，x₅为使用者的压力数据；

输出层4个参数分别表示为：o₁为身高数据参数，o₂为体重数据参数，o₃为心率数据参数，o₄为压力数据参数。

步骤二、进行BP神经网络的训练。

建立好BP神经网络节点模型后，即可进行BP神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值。

(1)训练方法

各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致。

(2)训练算法

BP网络采用误差反向传播(Backward Propagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：

第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。

第二步：对每个输入样本作如下计算：

(a)前向计算：对l层的j单元

式中，为第n次计算时l层的j单元信息加权和，为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，为前一层(即l-1层)，节点数为n(l-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令为l层的j单元单元的阈值。

若单元j的激活函数为sigmoid函数，则

且

若神经元j属于第一隐层l-1，则有

若神经元j属于输出层l＝L，则有

且e_j(n)＝x_j(n)-o_j(n)；

(b)反向计算误差：

对于输出单元

对隐单元

(c)修正权值：

η为学习速率。

第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。

BP算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是Levenberg-Marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为

Δω＝(J^TJ+μI)^-1J^Te

其中J为误差对权值微分的雅可比(Jacobian)矩阵，I为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。

在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能。

提供的多功能钟摆器100a智能终端采用人脸识别方式。只需要在配套的小程序上提前进行人脸注册，安装在全国任意地点的本系列产品均可识别出运动者的身份，并从云端服务器下载运动者的个人数据，在器材屏幕上呈现使用者过往运动记录及个人信息。根据运动者的运动频率、消耗等，语音提示运动量和运动强度等信息，初步建立与运动者的智能互动。器材智能终端接收到传感器传来的信号，经过处理后，将传感器数据自动上传到云端平台，自动更新数据。运动者可以通过随身手机在任何时间和地点查看自己的运动数据，从而制定自己的运动计划。如果运动者不希望使用人脸识别功能，也可以直接使用器材，运动数据将直接记录在本机，在显示终端上进行查看。

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至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。