基于PSO-SVM的仿生肌电假手反馈控制系统设计

• 作者: 乔明敏 刘乃嘉 李昊天 隋修武
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 康复机器人 智能假肢 触滑觉感知 经验模态分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 传感器研究
• 页码范围: 1784-1789
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2019.12.004

摘要

针对目前研究的肌电假手的控制方式存在不直观、不灵活,缺乏多感知功能等缺陷,设计了一种具有模式识别和多感知功能的肌电假手的控制方法.该方法采用粒子群优化算法改进的支持向量机(PSO-SVM)构建动作分类器,实现肌电假手动作的模式识别与在线控制.利用经验模态分解法分解滑觉信号,引入模糊逻辑控制,对硬度、滑觉程度不同的物体,实现握力的自适应调节.实验结果表明:采用PSO-SVM算法在线控制肌电假手的识别率高达93.6％,同时PSO-SVM假手在抓握目标过程中能够及时可靠的完成抓握控制任务,具有较高的稳定性,实现滑觉、硬度反馈在模式识别假肢上的实际应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隋修武	天津工业大学机械工程学院	57	180	8.0	10.0
5	乔明敏	天津工业大学机械工程学院	3	0	0.0	0.0
9	李昊天	天津工业大学机械工程学院	4	0	0.0	0.0
13	刘乃嘉	天津工业大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0