本課題的研究來源于省科技廳計(jì)劃處的項(xiàng)目“基于欠驅(qū)動(dòng)雙足步態(tài)行走機(jī)理的神經(jīng)-肌肉控制可穿戴型下肢助力輔助及康復(fù)行走機(jī)器人”的延伸。在康復(fù)醫(yī)學(xué)方面,下肢運(yùn)動(dòng)能力喪失的患者承受著生活與精神上的巨大痛苦,而傳統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練周期長,效果差,使患者對(duì)康復(fù)醫(yī)療失去信心。本研究對(duì)下肢康復(fù)機(jī)器人采用肌電控制方法,通過采集人體動(dòng)作時(shí)的表面肌電信號(hào)（sEMG）,作為人體主動(dòng)意識(shí)信號(hào)對(duì)下肢康復(fù)裝置進(jìn)行控制,實(shí)現(xiàn)人體主動(dòng)控制,本文的研究內(nèi)容如下:（1）sEMG的采集與處理,即濾波、特征提取和不同動(dòng)作的模式識(shí)別本文利用MQ8采集裝置,對(duì)下肢髖關(guān)節(jié)前屈與后伸兩個(gè)動(dòng)作的相關(guān)肌肉群的sEMG進(jìn)行采集,并對(duì)sEMG利用小波變換進(jìn)行濾波消噪處理。然后分別利用時(shí)域、頻域及時(shí)頻域分析方法對(duì)sEMG進(jìn)行特征提取,從中選取適合的特征值,作為輸入,選用合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同動(dòng)作的sEMG進(jìn)行識(shí)別,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)sEMG進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別,得到最終的動(dòng)作分類結(jié)果。（2）基于sEMG的髖關(guān)節(jié)控制研究本文中要對(duì)髖關(guān)節(jié)的一個(gè)自由度進(jìn)行控制,通過對(duì)預(yù)處理后的sEMG進(jìn)行特征值的提取,并用提取的特征值對(duì)不同動(dòng)作的sEMG進(jìn)行模式識(shí)別,選擇人工... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題的研究目的與意義
    1.2 康復(fù)機(jī)器人的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題研究的主要內(nèi)容
    1.4 課題研究所面臨的問題
第2章 sEMG機(jī)理分析與采集、處理
    2.1 sEMG的產(chǎn)生機(jī)理
    2.2 肌電信號(hào)的數(shù)學(xué)模型
    2.3 肌電信號(hào)的特點(diǎn)
    2.4 表面肌電信號(hào)的采集
        2.4.1 下肢肌肉的選擇
        2.4.2 采集方案
        2.4.3 受試者的選擇
        2.4.4 采集過程
        2.4.5 采集結(jié)果
    2.5 本章小結(jié)
第3章 sEMG的預(yù)處理與特征提取
    3.1 表面肌電信號(hào)的動(dòng)作段檢測
    3.2 sEMG的濾波處理
        3.2.1 傳統(tǒng)濾波處理
        3.2.2 基于小波變換的濾波處理
        3.2.3 濾波方法對(duì)比
    3.3 sEMG的特征提取
        3.3.1 時(shí)域分析法
        3.3.2 頻域分析法
        3.3.3 時(shí)頻域分析法
        3.3.4 高階譜分析法
        3.3.5 混沌與分形
    3.4 基于時(shí)域與頻域的特征提取
    3.5 本章小結(jié)
第4章 髖關(guān)節(jié)康復(fù)下肢的表面肌電控制
    4.1 基于表面肌電信號(hào)的髖關(guān)節(jié)康復(fù)機(jī)器人控制
        4.1.1 閾值控制
        4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
        4.1.3 混沌控制
    4.2 sEMG的動(dòng)作模式識(shí)別
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 分類器設(shè)計(jì)
        4.2.3 分類器識(shí)別準(zhǔn)確率
    4.3 表面肌電控制的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        4.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)流程
        4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
    4.4 下肢髖關(guān)節(jié)康復(fù)機(jī)器人的肌電控制實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 sEMG的混沌特性分析與控制研究
    5.1 相空間重構(gòu)
        5.1.1 延遲時(shí)間的確定
        5.1.2 嵌入維數(shù)的確定
        5.1.3 相空間重構(gòu)
    5.2 sEMG的最大李雅普諾夫指數(shù)
    5.3 sEMG的混沌特性分析
        5.3.1 表面肌電信號(hào)熵值
        5.3.2 L-Z復(fù)雜度
    5.4 基于sEMG的混沌控制研究
        5.4.1 肌電信號(hào)混沌系統(tǒng)方程
        5.4.2 混沌控制策略研究
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 本文研究工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]生物表面電信號(hào)建模、分析及其在人機(jī)交互中的應(yīng)用[D]. 黃淦.上海交通大學(xué) 2013
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[3]可穿戴型助力機(jī)器人技術(shù)研究[D]. 陳峰.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于表面肌電信號(hào)的下肢康復(fù)機(jī)器人控制方法研究[D]. 李金銘.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]外骨骼下肢助力機(jī)器人技術(shù)研究[D]. 張志成.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011
[3]基于表面肌電的手指運(yùn)動(dòng)向量分類方法研究[D]. 張春華.燕山大學(xué) 2006



本文編號(hào)：2902616