基于稀疏约束非负矩阵分解的2-DOF同步肌电控制方法研究

发布时间：2024-02-24 15:13

　　随着灵巧假肢主动自由度增多,如何实现其多自由度的同步、连续、比例控制是假肢实现其康复功能、提高用户接受度的首要问题,也是机器人及生物医学工程研究领域的一大难点。本文在自主研究课题的支持下,采用非负矩阵分解方法,对多自由度运动解码方法展开研究,旨在提出一种非监督式、解耦性好、鲁棒性高的同步肌电控制策略,完成该控制方法的离线验证及在线评估。首先,提出了人手腕关节的2自由度运动参数估计方法。讨论了表面肌电信号和关节控制力信号的生理学变换关系,分析了肌肉协同矩阵模型的线性化假设条件;通过对矩阵添加稀疏约束,对传统的非负矩阵分解算法进行改进,并用于估计腕关节运动参数;结合肌肉分布图,比较了两种算法的矩阵分解结果,初步分析了新算法所具有的优势。其次,开展了多人数据采集实验,对四种解码算法(NMF,SCNMF,NMFHP,CNMF-HP)进行了离线分析及验证。搭建了EMG数据采集实验平台,对6名受试者完成了腕部二自由度运动(腕部伸展弯曲和尺侧桡侧弯曲)及肌电信号同步采集实验,并在所得数据集上进行了6折离线交叉验证;对涉及正则项系数的方法,根据离线交叉验证的结果确定了相关参数;采用平均信噪比及全局相关...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1肌肉协同元的时变模型

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文概念。根据参与某一通道或某一肌肉动作的协同元在时间上是否时变模型和时不变模型。Bizzi[20]采用时变协同模型从青蛙踢腿动时间序列中，提取出了复合肌肉协同元，并实现了sEMG信号的用的时变模型如图1-1所示，即两个时变协同元a经过两种....

图1-2Bizzi肌肉协同模型与Shima肌肉协同模型对比

放缩及时间延迟变换b后，直接进行线性组合，进而得到两种不同的EMG信号模式c。图1-1肌肉协同元的时变模型[20]Shima[21]认为复合运动下的EMG信号可以由单个运动下的EMG信号经过某种正交变换并进行线性组合得到。借助Tsuji[22]提出的RL....

图1-3肌肉协同的状态空间模型

（Principalcomponentanalysis，PCA）、独立成分分析（Independentprincipalanalysis，ICA）和NMF，这三种算法对提取过程分别添加了正交、统计独立和非负约束。Ahmed[23]评估了多种针对肌肉协同的矩阵分解方法（PC....

图1-4手部腕部动作示意图

1）腕部伸展，2）腕部弯曲，3）尺侧弯曲，4）桡侧弯曲，5）腕部外旋，6）腕部内旋，7）手掌握拳，8）手掌张开图1-4手部腕部动作示意图[28]根据对灵巧假肢各个关节的控制方式可以将相关控制方法分为同步控制和异步控制两类。同步控制方法主要是对多个关节同时施加控制力信号，控制方....

本文编号：3909193