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基于稀疏約束非負(fù)矩陣分解的2-DOF同步肌電控制方法研究

發(fā)布時間:2024-02-24 15:13
  隨著靈巧假肢主動自由度增多,如何實現(xiàn)其多自由度的同步、連續(xù)、比例控制是假肢實現(xiàn)其康復(fù)功能、提高用戶接受度的首要問題,也是機器人及生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的一大難點。本文在自主研究課題的支持下,采用非負(fù)矩陣分解方法,對多自由度運動解碼方法展開研究,旨在提出一種非監(jiān)督式、解耦性好、魯棒性高的同步肌電控制策略,完成該控制方法的離線驗證及在線評估。首先,提出了人手腕關(guān)節(jié)的2自由度運動參數(shù)估計方法。討論了表面肌電信號和關(guān)節(jié)控制力信號的生理學(xué)變換關(guān)系,分析了肌肉協(xié)同矩陣模型的線性化假設(shè)條件;通過對矩陣添加稀疏約束,對傳統(tǒng)的非負(fù)矩陣分解算法進(jìn)行改進(jìn),并用于估計腕關(guān)節(jié)運動參數(shù);結(jié)合肌肉分布圖,比較了兩種算法的矩陣分解結(jié)果,初步分析了新算法所具有的優(yōu)勢。其次,開展了多人數(shù)據(jù)采集實驗,對四種解碼算法(NMF,SCNMF,NMFHP,CNMF-HP)進(jìn)行了離線分析及驗證。搭建了EMG數(shù)據(jù)采集實驗平臺,對6名受試者完成了腕部二自由度運動(腕部伸展彎曲和尺側(cè)橈側(cè)彎曲)及肌電信號同步采集實驗,并在所得數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了6折離線交叉驗證;對涉及正則項系數(shù)的方法,根據(jù)離線交叉驗證的結(jié)果確定了相關(guān)參數(shù);采用平均信噪比及全局相關(guān)...

【文章頁數(shù)】:87 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1肌肉協(xié)同元的時變模型

圖1-1肌肉協(xié)同元的時變模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文概念。根據(jù)參與某一通道或某一肌肉動作的協(xié)同元在時間上是否時變模型和時不變模型。Bizzi[20]采用時變協(xié)同模型從青蛙踢腿動時間序列中,提取出了復(fù)合肌肉協(xié)同元,并實現(xiàn)了sEMG信號的用的時變模型如圖1-1所示,即兩個時變協(xié)同元a經(jīng)過兩種....


圖1-2Bizzi肌肉協(xié)同模型與Shima肌肉協(xié)同模型對比

圖1-2Bizzi肌肉協(xié)同模型與Shima肌肉協(xié)同模型對比

放縮及時間延遲變換b后,直接進(jìn)行線性組合,進(jìn)而得到兩種不同的EMG信號模式c。圖1-1肌肉協(xié)同元的時變模型[20]Shima[21]認(rèn)為復(fù)合運動下的EMG信號可以由單個運動下的EMG信號經(jīng)過某種正交變換并進(jìn)行線性組合得到。借助Tsuji[22]提出的RL....


圖1-3肌肉協(xié)同的狀態(tài)空間模型

圖1-3肌肉協(xié)同的狀態(tài)空間模型

(Principalcomponentanalysis,PCA)、獨立成分分析(Independentprincipalanalysis,ICA)和NMF,這三種算法對提取過程分別添加了正交、統(tǒng)計獨立和非負(fù)約束。Ahmed[23]評估了多種針對肌肉協(xié)同的矩陣分解方法(PC....


圖1-4手部腕部動作示意圖

圖1-4手部腕部動作示意圖

1)腕部伸展,2)腕部彎曲,3)尺側(cè)彎曲,4)橈側(cè)彎曲,5)腕部外旋,6)腕部內(nèi)旋,7)手掌握拳,8)手掌張開圖1-4手部腕部動作示意圖[28]根據(jù)對靈巧假肢各個關(guān)節(jié)的控制方式可以將相關(guān)控制方法分為同步控制和異步控制兩類。同步控制方法主要是對多個關(guān)節(jié)同時施加控制力信號,控制方....



本文編號:3909193

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