基于多源信息的下肢运动状态识别研究
发布时间：2022-01-04 04:30
战争、疾病和自然灾害等种种天灾人祸致使大量的人不幸成为肢体残疾者,而假肢可以帮助残肢患者恢复一定的肢体功能,使其能够如常人一样融入社会。传统机械假肢步态僵硬,不同路况需要用户手动调节,使得假肢佩戴者行走不自然,极易感到疲惫。而引入精密传感技术与高效控制算法的智能假肢可以根据步行环境自适应调整假肢步态,使得行走更为自然,在机动性、舒适性和协调性上有着极大的提升。智能假肢研究面临的关键问题是如何实现假肢与佩戴者的信息交互与直觉控制。为使假肢佩戴者实现自然行走,假肢需要通过感知系统获取使用者的行走意图,并以此为依据为使用者提供相应的控制策略与行动助力,因此,对假肢佩戴者行走意图的准确识别是智能假肢自适应控制的前提。常用于估计运动意图的信息主要包括运动学信息、动力学信息和肌电信息。考虑到单一信号不足以提供判断步态模式的所有信息,本文使用多种传感器获取步态关键信息,同时探究了三种不同识别算法的性能表现,并建立预测模型,实现对下肢运动的初步预测。论文首先通过多源信号采集系统获取反映下肢主动运动信息的肌电信号、空间位置变化的加速度信号、足底受力状况的压力信号及直观反映变化趋势的膝关节角度信号。对肌电...
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１?．１智能仿生膝关节Ｃ－Ｌｅｇ?图１．２第二代智能假肢ＰＯＷＥＲ?ＫＮＥＥ??
体下肢运动状态分析??前下肢运动状态分析更多集中在步态分析方面上，它反映了人体下肢中的姿态变化，与人体的生理构造、运动协调系统以及个体心理活动密切的联系１１２］。通常将下肢健全者在自然行走的步态称为常步态，因步态进行参数量化可以使得假肢在使用过程中更接近常人的下肢运动体下肢运动特征参数??能假肢设计初衷是帮助截肢患者进行行走，因此其实现的最基本功能，本文着重分析步行状态下的步态变化，并对相应的特征参数进行量）表征步态的基本参数??态特征的基本参数主要包括步长、跨步长、步宽和步角等，如图２．３所步长?｜?？??
步态特征基本参数还包括步频、步行速度等时间参数。步频??（ｃａｄｅｎｃｅ）指计算单位时间内行走的步数，而步行速度则表示单位时间内行走??的距离，与跨步长和步频有关。步态的时间参数中，步频反映了步行的节奏及??步态的稳定性，步行速度则是步态分析中最基本的指标，绝大多数佩戴假肢者??或步行不便者均有步行速度变慢的特点。??（２）步态特征时空参数??步态周期和相应的步态时是步态分析中的主要时空参数。因常步态的周期??性特点，分析时通常以一侧足跟触地到同侧足跟再次触地为一个完整的步态周??期（ｇａｉｔ?ｃｙｃｌｅ，?ＧＣ）。步态周期可分为支撑期（ｓｔａｎｃｅ?ｐｈａｓｅ）和摆动期（ｓｗｉｎｇ??ｐｈａｓｅ）。正常人的支撑期约占整个步行周期的６０％￣６５％，摆动期约占??３５％￣４０％，如图２．１所示。其中每个时期可以进一步细分，主流的划分方法包??括传统划分法和美国加利福尼亚州Ｒａｎｃｈｏ?Ｌｏｓ?Ａｍｉｇｏｓ?（ＲＬＡ）医学中心提出的??ＲＬＡ划分法，目前较为常用的是ＲＬＡ法，具体划分如表２－１。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络的非线性迭代预测控制[J]. 姜雪莹,陶文华,施惠元,苏成利,郭颖. 控制工程. 2019(03)
[2]基于表面肌电信号的康复过程中肌疲劳有效性分析[J]. 刘晓光,李梦楠,王立玲,王妍,刘秀玲,王洪瑞. 生物医学工程学杂志. 2019(01)
[3]基于RBF网络灵巧机械手的自适应控制[J]. 杨昆明,马翔宇,卿绿军,曹静. 电子设计工程. 2019(04)
[4]模糊模式识别法及LVQ神经网络在岩体质量分级中的应用研究[J]. 陈星. 人民珠江. 2018(10)
[5]下肢表面肌电信号的映射控制[J]. 景银平,章亚男,沈林勇,宋薇,钱晋武. 工业控制计算机. 2018(06)
[6]基于表面肌电信号的下肢康复主动训练[J]. 史小华,卢浩,廖梓宇,朱家增,王洪波. 科学技术与工程. 2018(17)
[7]贝叶斯分类算法分析与实现[J]. 郭慧. 山西电子技术. 2018(03)
[8]基于平移不变小波变换的颈肩肌电信号去噪方法研究[J]. 李琰,隋修武. 生物医学工程研究. 2018(01)
[9]基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究[J]. 刘明君,董增寿. 电子技术应用. 2018(03)
[10]表面肌电在体育与医学的应用综述[J]. 聂开迪. 文化创新比较研究. 2017(36)
硕士论文
[1]面向特征选择的Relief算法研究[D]. 黄晓娟.苏州大学 2018
[2]基于直方图和频谱的表面肌电信号处理[D]. 周炜.杭州电子科技大学 2009
本文编号：3567665
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１?．１智能仿生膝关节Ｃ－Ｌｅｇ?图１．２第二代智能假肢ＰＯＷＥＲ?ＫＮＥＥ??
体下肢运动状态分析??前下肢运动状态分析更多集中在步态分析方面上，它反映了人体下肢中的姿态变化，与人体的生理构造、运动协调系统以及个体心理活动密切的联系１１２］。通常将下肢健全者在自然行走的步态称为常步态，因步态进行参数量化可以使得假肢在使用过程中更接近常人的下肢运动体下肢运动特征参数??能假肢设计初衷是帮助截肢患者进行行走，因此其实现的最基本功能，本文着重分析步行状态下的步态变化，并对相应的特征参数进行量）表征步态的基本参数??态特征的基本参数主要包括步长、跨步长、步宽和步角等，如图２．３所步长?｜?？??
步态特征基本参数还包括步频、步行速度等时间参数。步频??（ｃａｄｅｎｃｅ）指计算单位时间内行走的步数，而步行速度则表示单位时间内行走??的距离，与跨步长和步频有关。步态的时间参数中，步频反映了步行的节奏及??步态的稳定性，步行速度则是步态分析中最基本的指标，绝大多数佩戴假肢者??或步行不便者均有步行速度变慢的特点。??（２）步态特征时空参数??步态周期和相应的步态时是步态分析中的主要时空参数。因常步态的周期??性特点，分析时通常以一侧足跟触地到同侧足跟再次触地为一个完整的步态周??期（ｇａｉｔ?ｃｙｃｌｅ，?ＧＣ）。步态周期可分为支撑期（ｓｔａｎｃｅ?ｐｈａｓｅ）和摆动期（ｓｗｉｎｇ??ｐｈａｓｅ）。正常人的支撑期约占整个步行周期的６０％￣６５％，摆动期约占??３５％￣４０％，如图２．１所示。其中每个时期可以进一步细分，主流的划分方法包??括传统划分法和美国加利福尼亚州Ｒａｎｃｈｏ?Ｌｏｓ?Ａｍｉｇｏｓ?（ＲＬＡ）医学中心提出的??ＲＬＡ划分法，目前较为常用的是ＲＬＡ法，具体划分如表２－１。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络的非线性迭代预测控制[J]. 姜雪莹,陶文华,施惠元,苏成利,郭颖. 控制工程. 2019(03)
[2]基于表面肌电信号的康复过程中肌疲劳有效性分析[J]. 刘晓光,李梦楠,王立玲,王妍,刘秀玲,王洪瑞. 生物医学工程学杂志. 2019(01)
[3]基于RBF网络灵巧机械手的自适应控制[J]. 杨昆明,马翔宇,卿绿军,曹静. 电子设计工程. 2019(04)
[4]模糊模式识别法及LVQ神经网络在岩体质量分级中的应用研究[J]. 陈星. 人民珠江. 2018(10)
[5]下肢表面肌电信号的映射控制[J]. 景银平,章亚男,沈林勇,宋薇,钱晋武. 工业控制计算机. 2018(06)
[6]基于表面肌电信号的下肢康复主动训练[J]. 史小华,卢浩,廖梓宇,朱家增,王洪波. 科学技术与工程. 2018(17)
[7]贝叶斯分类算法分析与实现[J]. 郭慧. 山西电子技术. 2018(03)
[8]基于平移不变小波变换的颈肩肌电信号去噪方法研究[J]. 李琰,隋修武. 生物医学工程研究. 2018(01)
[9]基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究[J]. 刘明君,董增寿. 电子技术应用. 2018(03)
[10]表面肌电在体育与医学的应用综述[J]. 聂开迪. 文化创新比较研究. 2017(36)
硕士论文
[1]面向特征选择的Relief算法研究[D]. 黄晓娟.苏州大学 2018
[2]基于直方图和频谱的表面肌电信号处理[D]. 周炜.杭州电子科技大学 2009
本文编号：3567665
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