面向双侧训练的前臂外骨骼肌肉力-电关系识别模型

• 作者: 唐智川 杨钟亮 陈育苗 高增桂
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 表面肌电 肌力识别 双侧训练 外骨骼
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 2152-2161
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4|TP241.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2014.12.008

摘要

为了使前臂外骨骼系统能准确识别健肢运动的肌力水平,并带动患肢进行双侧训练,提出基于表面肌电的肌肉自主收缩力-电关系识别模型.通过4名被试者,实验采集前臂4种抓握力度下的肌电信号和握力值.利用单因素方差分析与多重比较产生的同类子集,提取11个具有显著性差异的肌电时域指标作为特征值.采用Elman神经网络构建力-电关系分类模型和肌力预测模型,并与基于支持向量机和基因表达式编程的预测模型进行性能比较.实验结果表明:Elman模型能够成功识别4种不同握力水平,建模效率高于基因表达式编程模型,肌力预测的泛化性能优于支持向量机模型.开发一个前臂外骨骼,在双侧训练的控制中验证了方法的有效性.