基于PSoC和DP-PSO-SVM的便携式假肢控制系统

• 作者: 万凯新 张杨 隋修武
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: PSoC 便携式 模式识别 支持向量机(SVM) 双群粒子群优化算法(DP-PSO) 假肢控制
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 486-493
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.13976/j.cnki.xk.2019.8475

摘要

针对三自由度假肢阈值控制方式存在不直观、 灵活性差的缺陷,控制效果较好的模式识别控制器存在便携性差、实用性差等问题,提出一种基于PSoC在线模式识别的肌电假肢控制系统设计方案.采用低功耗芯片PSoC作为主控制器,设计了一套便携式四通道sEMG(表面肌电信号)采集系统,采用双群粒子群优化算法改进的支持向量机(DP-PSO-SVM)构建分类识别器,并通过假肢驱动器实现假肢在线模式控制.实验结果表明:采用DP-PSO-SVM算法比采用标准粒子群SVM(PSO-SVM)算法构建的分类器识别精度提高4％,达到96.7％;该控制器对6种动作的在线识别率达到96.3％,且符合实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杨	天津工业大学机械工程学院	5	12	2.0	3.0
2	隋修武	天津工业大学机械工程学院	57	180	8.0	10.0
3	万凯新	天津工业大学机械工程学院	3	1	1.0	1.0