【摘要】：近年來,我國(guó)肢體殘疾人數(shù)量增長(zhǎng)迅速,而市場(chǎng)上的傳統(tǒng)假肢由于成本高、體積大、感官性差等原因不便于在實(shí)際生活中使用。隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)和現(xiàn)代工程技術(shù)的不斷改進(jìn)創(chuàng)新,假肢的研究越來越受到重視,在現(xiàn)代運(yùn)動(dòng)康復(fù)醫(yī)學(xué)中占有重要地位。假肢的仿生控制,尤其是如何利用使用者自身的信號(hào),即表面肌電信號(hào)(surface Electromyo Graphy,sEMG),靈活有效地控制假肢,一直是假肢技術(shù)研究的熱點(diǎn)問題之一。雖然關(guān)于sEMG信號(hào)動(dòng)作模式分類的研究已經(jīng)比較成熟,但對(duì)于假肢手的功能控制,僅獲得運(yùn)動(dòng)模式信息是不完備的。就實(shí)用性而言,假肢手力的控制是必不可少的。如果能夠?qū)崿F(xiàn)假肢手的穩(wěn)定抓握,則可以大大提高假肢手的應(yīng)用價(jià)值。為了解決這個(gè)問題,本研究提出了一種用生物電信號(hào)控制假肢手抓握力的系統(tǒng),以提高患者使用假肢手的感官性,從而改善其生活質(zhì)量。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)定位以適合截肢患者需求的高性價(jià)比假肢手為導(dǎo)向,利用MYO臂環(huán)采集來自上肢的sEMG信號(hào),六維力傳感器采集抓握力信號(hào),尋找建立sEMG與力之間關(guān)系的方法,從而達(dá)到通過患者自身生理信號(hào)控制抓握力的目的。為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定抓握,該設(shè)計(jì)中將抓握力從0-40N均分為8個(gè)檔次。(2)從sEMG信號(hào)中提取可表達(dá)力大小信息的特征,利用深度學(xué)習(xí)中的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從無標(biāo)簽的特征集中學(xué)習(xí)獲取可表征數(shù)據(jù)深層特征的隱層參數(shù)并生成新的特征集,以減少特征集的維度,提高計(jì)算速度。(3)本實(shí)驗(yàn)中選用Softmax回歸用于對(duì)(2)中生成的有標(biāo)簽的新特征集進(jìn)行學(xué)習(xí)生成力檔次分類器,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)每個(gè)力檔次生成sEMG-力回歸模型,用于不同級(jí)別的力預(yù)測(cè),提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。(4)利用FSR力傳感器貼放在假肢手食指的指肚上,來獲取假肢手的實(shí)際抓握力,并將該值與預(yù)測(cè)的力值做對(duì)比得到誤差與誤差變化,然后把誤差與誤差變化作為模糊控制器的輸入量,最終得到實(shí)際控制量輸出用于控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向,從而達(dá)到控制抓握力的目的。為了測(cè)試該方案的有效性,15名身體健全的受試者參與了實(shí)驗(yàn)�；�15個(gè)受試者的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對(duì)8通道sEMG信號(hào)提取4種時(shí)域特征:平均絕對(duì)值(mean absolute value,MAV)、均方根值(root mean square,RMS)、標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation,SD)、波長(zhǎng)(waveform length,WL)。經(jīng)自編碼算法將32維特征矩陣降至8維后能得到最高的識(shí)別精度,且平均識(shí)別率高于95%。另一方面,從標(biāo)準(zhǔn)差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,該處理方式下的標(biāo)準(zhǔn)差變化范圍為2.85%到0.53%,從而證明了設(shè)計(jì)方案的魯棒性和穩(wěn)定性。該假肢手控制系統(tǒng)不僅會(huì)為上肢截肢患者帶來福音,改善他們的生活,使其更好地融入社會(huì),還將推動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練事業(yè)的發(fā)展,更好地解決人類與機(jī)械的融合問題,在醫(yī)療器械行業(yè)掀起一股熱潮。
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;TP273;TH789
【圖文】：

圖 1-1 2000-2016 年深度學(xué)習(xí)相關(guān)主題研究英文文獻(xiàn)發(fā)文情況隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來, 互聯(lián)網(wǎng)的海量資源比較容易獲得。但是，由于“維數(shù)災(zāi)難”的影響，就使得高維數(shù)據(jù)處理變得十分困難，基于深度學(xué)習(xí)的自編碼算法是數(shù)據(jù)降維的一個(gè)新的熱點(diǎn)[27,28]。自編碼算法橫跨計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和工程技

系統(tǒng)控制流程圖

受控對(duì)象--假肢手

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