ИДЕНТИФИКАЦИЯ КИНЕМАТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ ЛОКТЯ С ПОМОЩЬЮ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Рубрики: МЕХАНИКА
Авторы:
Тип:
Статья
Страницы:
с 138
по 143
Статус:
Опубликован
Получено:
26.03.2015
Одобрено:
31.03.2015
Опубликовано:
31.03.2015
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
пассивный экзоскелет, параметры движения локтя, электромиографический сигнал, статистический анализ, спектральный анализ, искусственная нейронная сеть, Matlab, Simulink
Аннотация (русский):
Целью исследования является определение кинематических параметров сгибания локтя с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). В качестве входов ИНС использовались параметры поверхностной электромиограммы (пЭМГ). Выходом ИНС были кинематические параметры движения: направление, угловое перемещение и угловая скорость. Такая ИНС может быть использована для осуществления биоэлектрического управления мехатронными устройствами. В исследовании принимали участие студенты и сотрудники ДГТУ (11 человек, не имеющих патологий опорно-двигательного аппарата). У каждого испытуемого регистрировались сигналы пЭМГ, снимаемые с бицепса при сгибании локтя без нагрузки. Во время эксперимента плечевой и локтевой суставы фиксировались пассивным экзоскелетом. Формирование вектора признаков для нейронной сети выполнялось с помощью методов спектрального и статистического анализов. Статистический анализ во временной области включал в себя определение: дисперсии амплитудных значений пЭМГ, среднеарифметического и среднеквадратического значений абсолютных амплитуд пЭМГ, частоты пересечения нулевой линии сигналом пЭМГ. В частотной области выполнялся спектральный анализ сигналов ЭМГ методом быстрого преобразования Фурье. Определялись спектр мощности, средняя частота спектра мощности. Установлены параметры пЭМГ, использование которых в качестве входных сигналов ИНС обеспечивает наименьшую ошибку оценки параметров движения. ИНС обучалась методом прямого распространения сигнала и обратного распространения ошибки. Наилучшие результаты определения кинематических параметров получены при использовании в качестве входов ИНС средней частоты спектра мощности и общей интегральной мощности сигнала пЭМГ. Полученные результаты могут быть использованы при разработке систем биоэлектрического управления мехатронными устройствами.
Целью исследования является определение кинематических параметров сгибания локтя с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). В качестве входов ИНС использовались параметры поверхностной электромиограммы (пЭМГ). Выходом ИНС были кинематические параметры движения: направление, угловое перемещение и угловая скорость. Такая ИНС может быть использована для осуществления биоэлектрического управления мехатронными устройствами. В исследовании принимали участие студенты и сотрудники ДГТУ (11 человек, не имеющих патологий опорно-двигательного аппарата). У каждого испытуемого регистрировались сигналы пЭМГ, снимаемые с бицепса при сгибании локтя без нагрузки. Во время эксперимента плечевой и локтевой суставы фиксировались пассивным экзоскелетом. Формирование вектора признаков для нейронной сети выполнялось с помощью методов спектрального и статистического анализов. Статистический анализ во временной области включал в себя определение: дисперсии амплитудных значений пЭМГ, среднеарифметического и среднеквадратического значений абсолютных амплитуд пЭМГ, частоты пересечения нулевой линии сигналом пЭМГ. В частотной области выполнялся спектральный анализ сигналов ЭМГ методом быстрого преобразования Фурье. Определялись спектр мощности, средняя частота спектра мощности. Установлены параметры пЭМГ, использование которых в качестве входных сигналов ИНС обеспечивает наименьшую ошибку оценки параметров движения. ИНС обучалась методом прямого распространения сигнала и обратного распространения ошибки. Наилучшие результаты определения кинематических параметров получены при использовании в качестве входов ИНС средней частоты спектра мощности и общей интегральной мощности сигнала пЭМГ. Полученные результаты могут быть использованы при разработке систем биоэлектрического управления мехатронными устройствами.
Ключевые слова:
пассивный экзоскелет, параметры движения локтя, электромиографический сигнал, статистический анализ, спектральный анализ, искусственная нейронная сеть, Matlab, Simulink
пассивный экзоскелет, параметры движения локтя, электромиографический сигнал, статистический анализ, спектральный анализ, искусственная нейронная сеть, Matlab, Simulink
