基于PSoC的三自由度肌电假肢（上肢）控制系统研究

发布时间：2020-04-26 01:42

【摘要】：目前,上肢残疾人的数量逐年增多,而使用不方便、仿生效果差的传统假肢已经不能满足失臂患者的生活及工作需求。随着科学技术的发展,一种以表面肌电信号作为控制源的智能假肢已成为研究热点。目前市场上采用阈值方法的肌电假肢存在控制不直观、灵活性差的缺陷,而采用模式识别方法的肌电假肢控制器还处于研究阶段,大部分还处于实验仿真状态,其中控制效果较好的模式识别控制器也存在便携性差、实用性差等不足,远未达到人们的期待水平。本文从三自由度肌电假肢的实际应用出发,提出了一种基于PSoC和DP-PSO-SVM的便携式假肢控制系统方案。该系统采用软硬件协同设计的方法搭建完成,系统的硬件部分主要包括:PSoC主控电路、便携式肌电信号采集电路、电源电路和假肢驱动电路;系统的软件部分包括:肌电信号的AD采集、IIR数字滤波、动作起止点判断、特征值提取以及模式识别程序。在系统设计研究中,为提高系统便携性,基于PSoC利用软硬件协同的方法设计肌电信号采集电路,该电路集采集电路与控制电路于一体,其便携性可方便安装,提高了系统的集成度。为提高系统的识别精度,本文采用监督式学习算法——支持向量机,并利用双种群粒子群优化算法(DP-PSO)解决系统对某些动作识别率过低的问题,提高系统的整体识别率。控制系统以PSoC为主控制器,利用便携式采集电路采集手臂的四通道肌电信号,在PSoC内部完成信号的数字滤波、起止点判断和特征值提取,组成特征向量上传到上位机训练DP-PSO-SVM分类器数学模型,模型参数写入PSoC后可完成对手臂动作的模式识别,最后通过驱动电路即可实现三自由度假肢的握拳、展拳、腕内旋、腕外旋、伸肘和屈肘6种动作的模式识别控制。为验证控制系统的效果,设计了离线仿真对比和在线控制假肢实验,实验结果表明:采用DP-PSO-SVM算法比采用标准粒子群SVM(PSO-SVM)算法构建的分类器识别精度提高4%,达到96.1%;该控制器对6种动作的在线识别率达到95.8%,具有较高的动作识别率,且符合实时性要求,很好的满足了三自由度假肢的控制需求,具有较强的实用性。
【图文】：

研究一种假肢，要求该假肢佩戴方便，操作简单，敏感度高，成本低，成逡逑为了解决该问题至关重要的一个环节。逡逑如图１－２为假肢发展过程［５］，最早的假肢只是用作掩盖身体缺陷，主要作用逡逑是装饰［６］，随着科技的发展以及社会对残疾人的关注，，假肢在技术上结合了材料逡逑１逡逑

逦Ａ逡逑装饰搶工具手开关控制栛阈值控制肌电假肢模式识别肌电假肢逡逑图１－２上肢假肢发展示意图逡逑市面上的假肢大多采用身体的一对拮抗肌的肌电信号，通过较为简单的阈值逡逑控制算法实现假肢一个自由度的控制［１°］，对于多自由度的控制，一般很难切换，逡逑因此采用阈值控制方式的肌电假肢存在控制方式不直观，使用不方便的问题。而逡逑在＇Ｙ前的研宄中，人们更多的是研究手臂表面肌电信号（ｓｕｒｆａｃｅ邋ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｙ，逡逑ｓＥＭＧ）和假肢控制之间关系，通过模式识别的方法来控制假肢［ｕ］。目前很多机逡逑构提出了很多不同的识别方法，其算法有较好的识别精度，但其本身很复杂，不逡逑适于完成对肌电假肢的实时处理。目前很多假肢都处在理论的研究阶段，其高识逡逑别率都只是在利用仿真实验得到［１２］
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TH77

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本文编号：2640933