本文選題：sEMG信號(hào) + 上肢康復(fù)機(jī)器人�。� 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：表面肌電信號(hào)(surface electromyography,sEMG)是通過(guò)表面電極在人體皮膚表面采集的肌肉運(yùn)動(dòng)過(guò)程中所產(chǎn)生的電位信號(hào)。人體在執(zhí)行不同動(dòng)作過(guò)程中作用的肌肉群是不同的,因此產(chǎn)生的電信號(hào)也是不同的。本文通過(guò)對(duì)人體手臂表面肌電信號(hào)的處理來(lái)識(shí)別人體上肢的動(dòng)作模式,從而針對(duì)偏癱患者實(shí)現(xiàn)利用偏癱患者健測(cè)上肢引導(dǎo)康復(fù)機(jī)器人輔助偏癱患者患側(cè)上肢執(zhí)行康復(fù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練。本研究致力于研究一套基于sEMG信號(hào)的上肢康復(fù)機(jī)器人康復(fù)訓(xùn)練及評(píng)價(jià)系統(tǒng),系統(tǒng)主要包括表面肌電信號(hào)采集設(shè)備、上肢外骨骼機(jī)械臂、計(jì)算機(jī)、電機(jī)及控制單元等設(shè)備。本研究針對(duì)偏癱患者,提出了一種基于sEMG信號(hào)自主式的上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)來(lái)幫助患者實(shí)現(xiàn)主動(dòng)訓(xùn)練。研究將模式識(shí)別技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合,提出了整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案:通過(guò)采集偏癱患者健測(cè)上肢執(zhí)行六類不同動(dòng)作模式下的sEMG信號(hào),首先對(duì)sEMG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,然后對(duì)s EMG信號(hào)進(jìn)行特征提取以及模式識(shí)別分類,針對(duì)參與實(shí)驗(yàn)的八名受試者得出離線模式識(shí)別平均分類準(zhǔn)確率91%。上肢自主在線康復(fù)訓(xùn)練中通過(guò)偏癱患者健側(cè)執(zhí)行的某一動(dòng)作模式根據(jù)模式識(shí)別離線訓(xùn)練好的分類器得出分類結(jié)果驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制康復(fù)機(jī)器人執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作,實(shí)現(xiàn)自主康復(fù)訓(xùn)練。八位受試者動(dòng)作執(zhí)行的最高準(zhǔn)確率高達(dá)98.3%,平均準(zhǔn)確率達(dá)到92%。本研究還提出了一種以肌力大小為標(biāo)準(zhǔn)的、一種定量的、客觀的康復(fù)評(píng)價(jià)方法,用于對(duì)康復(fù)訓(xùn)練過(guò)程中患者肌力大小的恢復(fù)程度做出客觀評(píng)價(jià)。通過(guò)采集不同肌力大小的的表面肌電信號(hào),并按臨床醫(yī)學(xué)肌力分級(jí)表將肌力分為6個(gè)等級(jí)。由于肌肉電信號(hào)的非線性特性,不同肌力水平下的肌電信號(hào)的復(fù)雜度不同,本研究選用模糊近似熵對(duì)其進(jìn)行建模分析,并選取肌電信號(hào)的模糊近似熵和肌電強(qiáng)度組成的二維特征向量采用有向無(wú)環(huán)圖支持向量機(jī)分類方法進(jìn)行分類,分類正確率達(dá)到92%。本研究對(duì)于上肢康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域康復(fù)訓(xùn)練方式和評(píng)價(jià)方法提供了參考,有助于拓寬相關(guān)領(lǐng)域的研究思路。
[Abstract]:Surface electromyography (EMG) is a potential signal generated during muscle movement on the surface of human skin. The muscles that the human body acts on in different actions are different, so the electrical signals are different. In this paper, we recognize the movement pattern of human upper limb by processing the EMG signal on the surface of human arm, so as to realize the rehabilitation exercise training of the affected upper limb of the hemiplegic patient by using the rehabilitation robot to guide the upper limb of the hemiplegic patient by using the healthy test of the upper limb of the patient with hemiplegia. This study is devoted to the study of an upper limb rehabilitation robot rehabilitation training and evaluation system based on sEMG signal. The system mainly includes surface electromyographic signal acquisition equipment, upper limb exoskeleton manipulator, computer, motor and control unit and so on. In this study, a sEMG signal independent upper limb rehabilitation training system was proposed to help patients with hemiplegia to achieve active training. The design scheme of the whole system is put forward by combining the pattern recognition technology with the robot technology. Firstly, the sEMG signal is preprocessed by collecting the sEMG signals of the upper limbs of hemiplegic patients and performing six kinds of different action modes. Then the feature extraction and pattern recognition classification of s EMG signal were carried out, and the average classification accuracy of offline pattern recognition was obtained for the eight subjects involved in the experiment. In the automatic and online rehabilitation training of upper limb, a certain action pattern performed by the healthy side of the hemiplegic patient was obtained by the classifier of off-line training. The classification result was obtained by driving the motor to control the rehabilitation robot to perform the corresponding action, and to realize the autonomous rehabilitation training. The highest accuracy rate was 98.3%, with an average accuracy rate of 92%. In this study, a quantitative and objective rehabilitation evaluation method based on muscle strength is proposed, which can be used to evaluate the recovery degree of muscle strength of patients during rehabilitation training. The surface EMG signals of different muscle strength were collected and divided into 6 grades according to the clinical strength scale. Because of the nonlinear characteristics of EMG signals, the complexity of EMG signals under different muscle force levels is different. In this study, fuzzy approximate entropy is used to model and analyze EMG signals. The two dimensional eigenvector which is composed of fuzzy approximate entropy and myoelectric intensity of EMG signal is classified by directed acyclic graph support vector machine. The classification accuracy is 92%. This study provides a reference for rehabilitation training methods and evaluation methods in the field of upper limb rehabilitation medicine, and helps to broaden the research ideas in related fields.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王耀兵,季林紅,黃靖遠(yuǎn);一種神經(jīng)康復(fù)機(jī)器人的研制[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2005年02期

2 李慶玲;孫立寧;杜志江;;上肢康復(fù)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀的分析與研究[J];機(jī)械設(shè)計(jì);2008年09期

3 ;下肢康復(fù)機(jī)器人[J];中國(guó)醫(yī)療器械雜志;2012年06期

4 楊啟志;曹電鋒;趙金海;;上肢康復(fù)機(jī)器人研究現(xiàn)狀的分析[J];機(jī)器人;2013年05期

5 高從軍;歐洲康復(fù)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)況及前景[J];機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用;1999年05期

6 程明,任宇鵬,高小榕,王廣志,季林紅,高上凱;腦電信號(hào)控制康復(fù)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)[J];機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用;2003年04期

7 杜志江,孫傳杰,陳艷寧;康復(fù)機(jī)器人研究現(xiàn)狀[J];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志;2003年05期

8 徐國(guó)政;宋愛國(guó);李會(huì)軍;;康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及控制技術(shù)[J];中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù);2009年04期

9 邢科新;黃劍;徐琦;何際平;姜軍慶;;手功能康復(fù)機(jī)器人的魯棒控制研究[J];計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化;2009年01期

10 劉攀;張立勛;王克義;張今瑜;;繩牽引康復(fù)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)分析與控制[J];中國(guó)機(jī)械工程;2009年11期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 郭學(xué)軍;;下肢康復(fù)機(jī)器人的臨床研究與未來(lái)展望[A];2012中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)會(huì)實(shí)用康復(fù)論壇暨運(yùn)動(dòng)康復(fù)新理念培訓(xùn)班資料匯編[C];2012年

2 王俊華;;康復(fù)機(jī)器人發(fā)展概況[A];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)會(huì)腦血管病專業(yè)委員會(huì)換屆暨第十五次全國(guó)腦血管病康復(fù)學(xué)術(shù)年會(huì)、湖南省康復(fù)醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)康復(fù)專業(yè)委員會(huì)2012學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

3 畢勝;季林紅;紀(jì)樹榮;;神經(jīng)康復(fù)機(jī)器人研究進(jìn)展[A];第四屆全國(guó)康復(fù)治療學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要匯編[C];2004年

4 吳軍;黃劍;王永驥;;集成運(yùn)動(dòng)意圖辨識(shí)與虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的上肢康復(fù)機(jī)器人[A];第二十九屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2010年

5 畢勝;;康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練技術(shù)[A];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)會(huì)運(yùn)動(dòng)療法分會(huì)第十一屆全國(guó)康復(fù)學(xué)術(shù)大會(huì)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2011年

6 陳勃帆;楊俊友;王碩玉;白殿春;;全方位下肢康復(fù)機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)研究[A];第十一屆沈陽(yáng)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)暨中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)發(fā)展與合作論壇論文集（信息科學(xué)與工程技術(shù)分冊(cè)）[C];2014年

7 白躍宏;徐義明;殷躍紅;;下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人研制[A];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)會(huì)運(yùn)動(dòng)療法分會(huì)第十一屆全國(guó)康復(fù)學(xué)術(shù)大會(huì)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2011年

8 萬(wàn)大千;徐義明;白躍宏;;下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人研究進(jìn)展[A];中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)會(huì)運(yùn)動(dòng)療法分會(huì)第十一屆全國(guó)康復(fù)學(xué)術(shù)大會(huì)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2011年

9 白躍宏;徐義明;殷躍紅;范淵杰;;下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人研制及臨床應(yīng)用[A];第20屆中國(guó)康協(xié)肢殘康復(fù)學(xué)術(shù)年會(huì)論文選集[C];2011年

10 許光旭;;步態(tài)訓(xùn)練的新選擇——LokoHelp康復(fù)機(jī)器人[A];首屆全國(guó)腦外傷治療與康復(fù)學(xué)術(shù)大會(huì)論文匯編（上）[C];2011年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前6條

1 記者 劉云麗 實(shí)習(xí)生 李小蕾;我市一民企原創(chuàng)研發(fā)的項(xiàng)目填補(bǔ)國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域空白[N];安陽(yáng)日?qǐng)?bào);2012年

2 楊紅軍　曹洪田 王婷;科技創(chuàng)新攀新高 華麗轉(zhuǎn)身上精品[N];江蘇經(jīng)濟(jì)報(bào);2010年

3 記者 陳建強(qiáng) 通訊員 靳瑩;“純意念控制”人工神經(jīng)康復(fù)機(jī)器人問(wèn)世[N];光明日?qǐng)?bào);2014年

4 通訊員 靳瑩 記者 馮國(guó)梧;“純意念控制”人工神經(jīng)康復(fù)機(jī)器人問(wèn)世[N];科技日?qǐng)?bào);2014年

5 記者 趙暉;癱瘓人士只要一“想”就能動(dòng)[N];天津日?qǐng)?bào);2014年

6 佘惠敏;期待更多的“神工一號(hào)”[N];經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào);2014年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 紀(jì)雯;五自由度上肢康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練方案及評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研究[D];東北大學(xué);2014年

2 孟凡成;上肢康復(fù)機(jī)器人的增強(qiáng)學(xué)習(xí)控制方法研究[D];北京理工大學(xué);2015年

3 涂細(xì)凱;基于氣動(dòng)肌肉外骨骼和功能性電刺激的肢體康復(fù)技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2016年

4 邢科新;手功能康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2010年

5 孫洪穎;臥式下肢康復(fù)機(jī)器人研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

6 吳軍;上肢康復(fù)機(jī)器人及相關(guān)控制問(wèn)題研究[D];華中科技大學(xué);2012年

7 姜瑩;全方位移動(dòng)下肢康復(fù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制方法研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2013年

8 楊勇;手臂康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

9 史小華;坐/臥式下肢康復(fù)機(jī)器人研究[D];燕山大學(xué);2014年

10 李醒;五自由度上肢康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練系統(tǒng)的研究[D];東北大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李齊;基于加速度計(jì)的下肢康復(fù)機(jī)器人示教訓(xùn)練應(yīng)用研究[D];燕山大學(xué);2015年

2 梁霞;基于并聯(lián)機(jī)構(gòu)的腿部康復(fù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)單元研究[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

3 秦江偉;被動(dòng)式上肢康復(fù)機(jī)器人虛擬現(xiàn)實(shí)控制系統(tǒng)開發(fā)[D];大連海事大學(xué);2015年

4 褚亞奇;基于患者疼痛感的康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)控制方法研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

5 宋新旺;上肢運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D];上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;2015年

6 張瑩;上下肢協(xié)同康復(fù)機(jī)器人的研究[D];上海交通大學(xué);2015年

7 張瑞雪;三自由度主動(dòng)式上肢康復(fù)機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)[D];大連海事大學(xué);2015年

8 周海濤;下肢外骨骼康復(fù)機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

9 王翔宇;基于主動(dòng)康復(fù)策略的手部外骨骼機(jī)器人控制與實(shí)驗(yàn)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

10 徐文墨;基于sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人控制系統(tǒng)研究[D];華北理工大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1848177