本文關(guān)鍵詞：表面肌電模式識別的新控制策略研究　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：人體的所有動作都是通過多塊肌肉在神經(jīng)控制系統(tǒng)的支配下互相協(xié)調(diào)共同完成的。伴隨肌肉運(yùn)動產(chǎn)生的肌電信號(Electromyography,EMG)是一種重要的電生理信號,可以實(shí)時(shí)地反映出肢體的運(yùn)動意識和運(yùn)動狀態(tài)。依據(jù)這樣的生理學(xué)基礎(chǔ),從放置于皮膚表面的電極捕獲表面肌電信號(Surface EMG，，sEMG)實(shí)現(xiàn)的肌電控制技術(shù)一直是廣受關(guān)注的研究課題,其在假肢控制、人機(jī)交互以及神經(jīng)肌肉疾病康復(fù)治療等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。從實(shí)現(xiàn)的控制策略角度,肌電控制已經(jīng)從最初僅支持單自由度的開關(guān)控制、經(jīng)比例控制發(fā)展到當(dāng)前可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜運(yùn)動的多自由度控制,取得了許多令人矚目的成就。特別是近年來興起的基于模式識別的肌電控制策略,由于其革命性地?cái)U(kuò)展了肌電控制的可控自由度數(shù)量,已經(jīng)成為了當(dāng)前肌電控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本論文在表面肌電模式識別的基礎(chǔ)上進(jìn)行了深入探索,以人體最具靈巧性的手勢動作為研究對象,提出了更貼近人體自然運(yùn)動控制方式的新型肌電控制策略與相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提策略與方法的有效性。本論文的研究成果將有助于實(shí)現(xiàn)更加自然和諧的肌電控制系統(tǒng),對肌電假肢控制、人機(jī)交互甚至腦卒中康復(fù)訓(xùn)練等研究與應(yīng)用均具有重要指導(dǎo)意義。本文具體的研究工作與創(chuàng)新點(diǎn)主要有:(1)變化收縮力對肌電模式識別影響研究。此研究基于多通道電極陣列采集的高密度sEMG,系統(tǒng)地研究了不同的肌肉收縮力水平與肌電模式之間的關(guān)系,結(jié)合電極陣列所提供的空間特征,提出了適用于收縮力變化情況下,具有良好魯棒性的肌電模式識別策略,并進(jìn)一步設(shè)計(jì)了面向?qū)嵱没募‰娍刂品桨�。不同收縮力下的模式識別實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了所提出的肌電控制策略的有效性,本研究成果可以為實(shí)現(xiàn)適用于變力情況的肌電控制系統(tǒng)提供訓(xùn)練指導(dǎo)與電極安放的參考依據(jù)。(2)基于任務(wù)間共有協(xié)同的肌電模式識別研究。此研究的目的是探索動作任務(wù)間的共有協(xié)同在肌電模式識別中的應(yīng)用。目前通過肌肉協(xié)同理論來解釋人體運(yùn)動的控制機(jī)制已經(jīng)得到了越來越多研究人員的認(rèn)可,而非負(fù)矩陣分解(NMF)在許多協(xié)同分析的研究中都有成功應(yīng)用。本研究針對肌肉協(xié)同在肌電模式識別中的應(yīng)用,提出了任務(wù)間共有協(xié)同提取的判別非負(fù)矩陣分解(DNMF)算法。研究對12類手勢動作進(jìn)行了分類識別,并與傳統(tǒng)的協(xié)同提取算法作比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了判別非負(fù)矩陣分解在肌電模式識別中的可行性與有效性。(3)基于任務(wù)特有協(xié)同的多自由度并行控制策略研究。此研究的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)精細(xì)手指運(yùn)動的多自由度并行控制。研究以靈巧的五指運(yùn)動為研究對象,每個手指對應(yīng)一個自由度,提出了多自由度的并行控制策略。在單一自由度水平上,針對手指的不同狀態(tài)利用NMF提取特有協(xié)同,依據(jù)特有協(xié)同重構(gòu)樣本特征的失真程度來判定該自由度運(yùn)動狀態(tài)。最終,通過對多個自由度運(yùn)動狀態(tài)決策的融合判定手指運(yùn)動模式。為了驗(yàn)證所提方法的有效性,對健康受試者多手指組合運(yùn)動的多類手勢動作進(jìn)行了多自由度的并行識別,并與傳統(tǒng)的模式識別算法(串行控制策略),以及所提并行控制框架集成常規(guī)分類器的方法做了比較分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了基于任務(wù)特有協(xié)同的多自由度并行控制策略不僅更接近人體運(yùn)動的自然控制方式,而且具有更高的控制性能。進(jìn)一步的,研究還通過腦卒中患者的肌電數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提并行控制策略在偏癱手臂運(yùn)動識別中的有效性,展示了所提并行控制策略在腦卒中康復(fù)訓(xùn)練領(lǐng)域的應(yīng)用前景。
[Abstract]:All the movements of the human body are accomplished by the coordination of multiple muscles under the control of the neural control system. Electromyography (EMG) is an important electrophysiological signal, which can reflect the movement consciousness and motion state of limbs in real time. On the basis of studying such physiological capture surface EMG signals from electrodes placed on the surface of the skin (Surface EMG sEMG) technology to realize the myoelectric control has been a research topic of wide concern, the prosthetic control and human-computer interaction and rehabilitation treatment of neuromuscular disease and other fields have a wide range of applications. From the perspective of control strategy, EMG control has developed from the initial control of single degree of freedom switch control and proportional control to the multi degree of freedom control of complex motion, which has made many notable achievements. In recent years, especially the EMG control strategy based on pattern recognition, because it revolutionized the number of controllable degrees of freedom of EMG control, has become a research hotspot in the field of EMG control. This thesis makes a deep exploration based on surface EMG pattern recognition, gesture to most human dexterity as the research object, put forward the model closer to the natural body movement EMG control mode control strategy and corresponding implementation method, and the effectiveness of the proposed strategy and method is verified by experiment. The research results in this paper will help to achieve more natural and harmonious EMG control system, which is of great guiding significance for the research and application of EMG prosthesis control, human-machine interaction, and stroke rehabilitation training. The main research work and innovation of this paper are as follows: (1) the influence of the change contractile force on the pattern recognition of EMG. This study is based on the high density sEMG multichannel electrode array acquisition, systematically studies the relationship between muscle force and EMG pattern of different spatial features with electrode array is provided, put forward for the contraction force change, EMG pattern recognition method has good robustness, and further design the EMG for the practical control scheme. The results of pattern recognition experiments with different contractions confirm the effectiveness of the proposed EMG control strategy. The research results can provide references for training and placement of EMG control systems for variable force situations. (2) the study of EMG pattern recognition based on co - task cooperation among tasks. The purpose of this study is to explore the application of common synergy between action tasks in EMG pattern recognition. At present, the control mechanism of human motion has been recognized by more and more researchers through muscle synergy theory. Instead of negative matrix factorization (NMF), it has been successfully applied in many collaborative analysis researches. This research aims at the application of muscle synergy in EMG pattern recognition, and proposes a discriminant non negative matrix decomposition (DNMF) algorithm. 12 kinds of gesture actions are classified and identified, and compared with the traditional collaborative extraction algorithm. The experimental results confirm the feasibility and effectiveness of discriminant non negative matrix factorization in EMG pattern recognition. (3) research on multi degree of freedom parallel control strategy based on task specific synergy. The aim of this study is to realize the multi degree of freedom parallel control of fine finger motion. The study takes the dexterous five fingered motion as the research object. Each finger corresponds to a degree of freedom, and a parallel control strategy of multiple degrees of freedom is proposed. At a single degree of freedom level, for the different states of fingers, we use NMF to extract specific synergy, and determine the motion state of the degree of freedom based on the degree of distortion of specific cooperative reconstruction. Finally, the motion pattern of the finger is determined by the fusion of multiple freedom motion state decisions. In order to verify the validity of the method, many kinds of gestures of healthy subjects were combined multi finger movement parallel identification of multiple degrees of freedom, and the traditional pattern recognition algorithm (serial control strategy), and the proposed method of concurrency control framework integrated conventional classifier to do a comparative analysis. The experimental results confirm that the multi degree of freedom parallel control strategy based on task specific cooperation is not only closer to the natural control mode of human motion, but also has higher control performance. Further, the validity of the proposed parallel control strategy in the recognition of hemiplegic arm motion is verified by EMG data of stroke patients, showing the application prospect of the parallel control strategy in the field of stroke rehabilitation training.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.7;R318

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