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表面肌电信号在下肢康复训练中的应用研究

作 者: 李成龙
导 师: 周祖德
学 校: 武汉理工大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 表面肌电信号 六自由度并联机器人 支持向量机 自回归模型系数 阻抗控制
分类号: TN911.7
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 28次
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内容摘要


随着康复医疗水平的不断提高以及残障人口比例的持续攀升,传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需要,因此将人体表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)与康复机器人相结合的新方法逐渐成为康复医学研究的重点。表面肌电信号是人体在神经系统的支配下进行的随意和非随意活动时,肌肉内部的运动单元动作电位在时间和空间上的叠加而产生的生理电信号。表面肌电信号在一定程度上表征了人体神经和肌肉的功能状态,通过提取和研究表面肌电信号的特性,可以有效识别人体运动动作、预测作用力大小、诊断肌肉病症以及指导康复医疗等。本文以下肢表面肌电信号在下肢康复训练中的应用为研究背景,重点研究内容如下:(1)研究无线表面肌电信号撷取的原理,设计了一套高精度、低延时、便携式无线Wi-Fi肌电信号采集卡,并给出了无线表面肌电采集卡的设计原理图和软件设计方案;(2)研究利用表面肌电信号获取人体下肢运动姿态的方法,使用自回归(AutoRegressive,AR)模型提取表面肌电信号特征,同时利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器方法确定肌电信号样本所属的目标动作类别;(3)研究求解表面肌电信号与下肢运动作用力之间关系的方法,利用支持向量机的自回归模型拟合表面肌电信号的均方根与下肢运动作用力大小的逼近函数,采用大量均方根和实际作用力的样本数据训练预测模型,有助于提高拟合精度;(4)结合表面肌电信号的姿态和作用力预测算法,研究人体下肢在主、被动康复训练中六自由度机器人平台位置变化与表面肌电信号之间的关系。被动康复中机器人运动位置跟随健康侧下肢运动状态调整康复轨迹;主动康复训练引入力控制环,通过机器人阻抗控制方法调整机器人与患肢间的阻尼力大小,进而完成基于人体下肢表面肌电信号的康复训练机器人的应用研究。本论文选取表面肌电信号在下肢康复训练中的应用为主要研究对象,以表面肌电信号求解下肢运动姿态和运动作用力为依据,结合六自由度并联机器人平台的运动力学关系,进行了基于表面肌电信号的下肢康复训练的应用研究。通过提取与下肢表面肌电信号,利用支持向量机和非线性自回归模型等方法,对下肢腿部的运动方向、运动作用力大小进行了识别和预测并结合六自由度并联机器人平台的位置和阻抗控制策略,设计了一套表而肌电信号采集、处理以及机器人控制的下肢康复训练系统。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 课题来源  10
  1.2 课题研究背景及意义  10-11
  1.3 相关领域国内外研究  11-15
    1.3.1 国内外表面肌电信号研究现状  11-13
    1.3.2 国内外康复机器人研究现状  13-15
  1.4 本文主要研究内容  15-16
第2章 下肢康复训练系统结构分析  16-22
  2.1 下肢康复训练系统工作原理  16-17
    2.1.1 被动康复训练原理  16
    2.1.2 主动康复训练原理  16-17
  2.2 下肢康复训练系统的组成  17-21
    2.2.1 表面肌电信号采集卡  17-19
    2.2.2 下肢康复训练系统软件  19-20
    2.2.3 六自由度康复机器人平台  20-21
  2.3 本章小结  21-22
第3章 肌电信号采集卡设计  22-38
  3.1 肌电信号产生机理及特征  22-24
    3.1.1 肌电信号产生机理  22-23
    3.1.2 肌电信号特征及其信号模型  23-24
  3.2 肌电信号采集卡硬件设计  24-31
    3.2.1 肌电信号采集信号调理  24-29
    3.2.2 肌电信号采集卡通讯接口  29-30
    3.2.3 肌电信号采集卡电源管理  30-31
  3.3 肌电信号采集卡软件设计  31-33
    3.3.1 肌电信号采集卡软件框架  31-32
    3.3.2 肌电信号采集卡网络通信软件  32-33
  3.4 肌电信号采集卡性能测试实验  33-37
    3.4.1 测试实验步骤  33-34
    3.4.2 实验结果分析与结论  34-37
  3.5 本章小结  37-38
第4章 肌电信号处理及康复控制策略  38-49
  4.1 表面肌电信号下肢动作识别  38-42
    4.1.1 表面肌电信号特征提取  38-40
    4.1.2 表面肌电信号分类器设计  40-42
    4.1.3 下肢动作识别实验及结论  42
  4.2 下肢作用力预测模型  42-46
    4.2.1 预测模型训练样本集合  43
    4.2.2 预测模型建立及优化  43-45
    4.2.3 下肢作用力预测实验及结论  45-46
  4.3 基于肌电信号的康复训练策略  46-48
    4.3.1 被动康复控制策略  46
    4.3.2 主动康复控制策略  46-48
  4.4 本章小结  48-49
第5章 下肢康复训练软件及康复实验  49-59
  5.1 下肢康复训练软件  49-55
    5.1.1 肌电信号传输与显示  50-51
    5.1.2 动作识别、力预测与机器人控制  51-52
    5.1.3 常用肌电信号特征处理  52-53
    5.1.4 基于OpenGL人体虚拟现实单元  53-55
  5.2 下肢康复训练实验及结论  55-58
    5.2.1 下肢主动康复训练实验  56-58
    5.2.2 下肢康复训练结论  58
  5.3 本章小结  58-59
第6章 总结与展望  59-61
  6.1 全文工作总结  59-60
  6.2 后续工作展望  60-61
致谢  61-62
参考文献  62-66
攻读硕士学位期间的研究成果  66-67
攻读硕士学位期间参与的项目  67

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论 > 信号处理
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