基于表面肌电信号的多自由度假肢控制算法及系统研究

发布时间：2017-06-09 19:01

  本文关键词：基于表面肌电信号的多自由度假肢控制算法及系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：肌电假肢手是重建截肢患者上肢运动功能的重要技术方法,它利用残肢表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)对假肢手关节动作进行控制,对于改善截肢患者的日常生活及心理具有重要的现实意义。目前,多自由度的肌电假肢虽然取得了一定的进展,但仍然面临着自由度少、稳定性不够、实时效果差等不足,远未达到人们的期望水平。本文围绕多自由度肌电假肢手动作控制,以设计动作识别算法并构建实时系统为目标,从虚拟手平台开发以及多自由度实时控制假肢系统展开。其具体实现过程如下:通过比较不同的模式识别控制算法,本文选择了鲁棒性较好的的支持向量机作为实时识别控制算法。为了对其进行验证,选择了五个常见手势(张开、闭合、捏、握瓶、钩状)进行实验,实验过程中利用4个独立式电极从前臂肌肉上采集表面肌电信号。利用该离线数据完成识别分类器的构建及测试,结果显示其整体识别率可以达到89.67%。本文采用Labwindows和Matlab混合编程完成了虚拟手平台的搭建。利用Labwindows和数据采集卡完成多通道表面肌电信号的采集,利用Active控件将数据发送到Matlab工作空间,Matlab则完成模式识别及虚拟手模型的驱动。其中虚拟手模型利用VR Builder完成。最后通过实验验证,该虚拟手平台可以根据指令完成不同的手势动作。实时性测试中发现该系统耗时约为175ms,具有较好的实时性,能够适应于算法的测试及训练。同时,对支持向量机进行在线测试,经过统计,整体识别率约为85%,表明该算法可以较好的适用于实时控制。本文建立了基于DSP的机械假肢手实时控制系统。其中机械假肢手共有五个可独立运动的手指,每个手指有三个关节,由一个电机单独驱动。该系统以4通道独立式电极作为表面肌电信号采集电极,DSP作为信号采集及分析平台,电机驱动控制的MCU作为下位机。利用Matlab Coder将已经在虚拟手平台上验证通过的支持向量机识别算法进行移植。最后通过仿真测试得出,该实时系统的延时时间约为200ms,识别准确率可以达到80%以上。但是由于解剖组织、生理状态等因素使肌电信号表现出较大的个体差异,传统的参数归一化方法需要大样本的训练构建适合用户的肌电控制模型,新近发展起来的一种基于动作因素和个体因素的双线性模型为肌电假肢控制提供了新的思路。本文利用指总伸肌的综合强度和肌电活动的空间分布特征构建双线性模型,将指总伸肌肌电活动从神经-肌肉生理机制的角度分解为用户相关的个人因素矩阵和与动作相关的动作模式矩阵。为了验证该模型,该文利用食指、中指、无名指在20%MVC、40%MVC、60%MVC三个力量水平的单指按压时利用柔性阵列电极所采集的6名志愿者的指总伸肌sEMG信号完成双线性模型的构建,在较少的样本训练下实现了对力量水平和手指模式的较好识别。该结果表明双线性模型可用于简化肌电假肢接口的训练过程,对肌电假肢手力量和手指动作控制有较大的应用前景。
【关键词】：表面肌电信号 动作识别 实时处理 假肢手控制
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R318.17;TN911.6
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 肌电假肢手国内外研究现状10-14
• 1.1.1 国外假手研究现状10-13
• 1.1.2 国内假手研究现状13-14
• 1.2 本文的主要研究内容14-16
• 2 基于表面肌电信号的模式识别算法16-30
• 2.1 引言16
• 2.2 基于肌电特征的手动作模式识别16-17
• 2.3 肌电信号预处理17-20
• 2.4 基于SVM的手部动作识别模式识别原理及算法构建20-28
• 2.4.1 理论基础21-22
• 2.4.2 实现方法22-23
• 2.4.3 手部动作的前臂肌电信号采集23-27
• 2.4.4 实验结果27-28
• 2.5 小结28-30
• 3 基于LabWindows/CVI-Matlab混合编程的虚拟手平台30-50
• 3.1 引言30
• 3.2 虚拟现实技术背景30-31
• 3.3 虚拟手平台31-32
• 3.4 LabWindows/Matlab软件设计32-38
• 3.4.1 LabWindows/CVI部分编程实现33-36
• 3.4.2 LabWindows/CVI与MATLAB的通信原理与方法36-38
• 3.4.3 程序发布38
• 3.5 Matlab对Simulink模块调用38-42
• 3.5.1 Simulink/VR模型38-41
• 3.5.2 Matlab对Simulink模块的调用41-42
• 3.6 识别算法程序实现及优化42-45
• 3.6.1 算法的实现42-43
• 3.6.2 程序优化43-45
• 3.7 系统的运行结果45-48
• 3.7.1 采集模式下数据测试45
• 3.7.2 虚拟手模式实时性测试45-46
• 3.7.3 实验验证46-48
• 3.8 本章小结48-50
• 4 基于DSP的肌电分析及假肢手动作模式识别系统设计50-68
• 4.1 系统设计方案50-51
• 4.2 2DSP软件设计51-66
• 4.2.1 AD采集52-57
• 4.2.2 滤波器的实现57-58
• 4.2.3 SPI控制下位机58-61
• 4.2.4 识别算法实现61-64
• 4.2.5 Cmd文件的配置64-65
• 4.2.6 程序下载设置65-66
• 4.3 本章小结66-68
• 5 系统硬件设计68-76
• 5.1 多指假肢手指驱动控制设计68-69
• 5.2 DSP及外围电路的设计69-73
• 5.2.1 系统供电电源电路介绍71
• 5.2.2 下位机电路设计71-72
• 5.2.3 假肢电机驱动72-73
• 5.3 系统整体效果73-75
• 5.3.1 系统仿真测试73-74
• 5.3.2 系统测试74-75
• 5.4 本章小结75-76
• 6 基于表面肌电双线性模型的动作模式识别76-86
• 6.1 理论基础76-79
• 6.2 实验数据及验证79-81
• 6.3 结果与分析81-85
• 6.3.1 表面肌电特征值随手指动作、指力变化趋势81-83
• 6.3.2 双线性模型构建结果83-84
• 6.3.3 识别结果84-85
• 6.4 本章小结85-86
• 7 总结与展望86-88
• 7.1 总结86-87
• 7.2 工作展望87-88
• 致谢88-90
• 参考文献90-94
• 附录94
• A. 作者在攻读为学期间取得的科研成果目录94
• B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目94

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王涛;侯文生;吴小鹰;万小萍;郑小林;;用于肌电假肢手控制的表面肌电双线性模型分析[J];仪器仪表学报;2014年08期

2 廖灿灿;张树群;雷兆宜;;Matlab Coder生成C代码的研究与应用[J];计算机与现代化;2013年03期

3 张浩诗;武振兴;田岚;杨琳;李光林;;从肌电信号中减少工频干扰方法的性能比较分析[J];集成技术;2012年01期

4 付聪;李强;李博;;表面肌电信号采集与降噪处理[J];现代生物医学进展;2011年20期

5 吴冬梅;孙欣;张志成;杜志江;;表面肌电信号的分析和特征提取[J];中国组织工程研究与临床康复;2010年43期

6 杨大鹏;赵京东;姜力;刘荣强;刘宏;;新型仿人型假手及肌电控制研究[J];机械与电子;2009年12期

7 席旭刚;加玉涛;罗志增;;基于独立成分分析的表面肌电信号工频去噪[J];传感技术学报;2009年05期

8 查理;;肌电假手的研究进展[J];国防科技;2007年09期

9 纪钢;;第二次全国残疾人抽样调查主要数据公报(第二号)[J];中国残疾人;2007年06期

10 丁祥峰;孙怡宁;孙启柱;;表面肌电检测中消除工频干扰的方法[J];北京生物医学工程;2006年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 赵章琰;表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究[D];中国科学技术大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 李伟;基于触觉传感器的仿人假手抓取控制研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

2 张莉;表面肌电信号模式识别及其运动分析[D];吉林大学;2013年

3 樊仲斌;五自由度仿人型残疾人假手控制系统的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

4 杨丹丹;基于电极阵列的手外肌sEMG检测[D];重庆大学;2010年

5 邱青菊;表面肌电信号的特征提取与模式分类研究[D];上海交通大学;2009年

6 吴丽萍;面向智能假肢的表面肌电信号采集与处理[D];东南大学;2006年

  本文关键词：基于表面肌电信号的多自由度假肢控制算法及系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：436339