基于肌電信號的機械手控制方法研究

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1、分類號：密級：＿＿＿＿＿＿ＤＣＵ：：單位代碼妄徼Ｚ處大ｆ碩士學位論文論文題目：基于肌電信號的機械手控制方法研究１４２０１９０１５８：學號伍吉瑤：作者專業(yè)名稱：機械工程２０１７年５月１６日獨創(chuàng)性說明本人鄭重聲明：所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研究工作。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外及取得研宄成果，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研宂成果，也不包含為獲得安徽工業(yè)大學或其他教育機構(gòu)的學位或證書所使用過的材料一。與我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中做了明確的說明并表

2、示了謝意。簽名」曰期；如１１＇（以關于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解安徽工業(yè)大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定：，即學校有權(quán)保留送交論文的復印件，允許論文被查閱和借閱；學?？梢怨颊摚崳娢牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復制手段保存論文，保密的論文在解密后應遵循此規(guī)定。簽名導師簽名曰期：Ｍ１Ａ１Ｌ焉安徽工業(yè)大學碩士學位論文基于肌電信號的機械手控制方法研究論文題目：ResearchofEMG-basedControlMethodsforManipulator作者：伍吉瑤學院：機械工程學院指導教師：王璐單位：機械工程學院協(xié)助指導教師：單位：單位：論

3、文提交日期：2017年3月5日學位授予單位：安徽工業(yè)大學安徽馬鞍山243002摘要摘要基于表面肌電信號（sEMG）的機械手控制實際上是對人體前臂肌電信號進行的機器分析與識別，進而控制機械手做出相應動作。這項技術(shù)可以幫助上肢殘缺的人群通過自身的意圖去控制機械手，從而減輕功能障礙，提高生活質(zhì)量。目前，國內(nèi)外對基于sEMG信號的控制方法研究明顯呈現(xiàn)出準確率不高、穩(wěn)定性不夠等缺陷。為了實現(xiàn)對手部動作的準確識別和機械手的實時肌電控制，本文在分析國內(nèi)外相關研究的基礎上，著重對基于模式識別的肌電控制方法展開研究。本文的研究工作基本分為如下方面：（1）本文對人體表面肌電信號的產(chǎn)生機理、普遍特點進行了

4、介紹，并根據(jù)人體前臂神經(jīng)肌肉的功能確定了表面電極的貼放位置。另外，本研究搭建了雙通道的sEMG信號采集平臺，可根據(jù)不同的采樣頻率采集信號。為了保證信號的質(zhì)量，采用了小波閾值去噪算法對原始信號做出去噪處理。（2）為了提取出更多有效的信息，從時域、頻域、時頻域三個方面對肌電信號進行特征提取，通過對比分析后，選取時域中的絕對均值、均方根以及時頻域中的小波系數(shù)模極大值進行聯(lián)合，構(gòu)建特征矢量。同時，采用LE降維算法進行特征降維，以降維后的特征矢量作為分類器的輸入，從而有助于不同手部動作的模式識別。（3）針對當前廣泛使用的肌電信號模式識別方法，分析了它們的優(yōu)缺點，并在此基礎上將多變量預測模型（V

5、PMCD）的模式識別方法引入到肌電信號領域。并且，將其與BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法、SVM算法進行對比實驗，結(jié)果表明VPMCD算法可以有效地對人體前臂肌電信號進行分類，且較BP神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM具有更好的識別性能。（4）開發(fā)了基于LabVIEW的機械手肌電控制系統(tǒng)，整個系統(tǒng)被劃分為以下模塊：sEMG信號的采集模塊、模式識別模塊與機械手控制模塊。最后，對基于VPMCD的識別方法進行了機械手在線肌電控制實驗，實現(xiàn)了前臂肌電信號控制機械手臂對物體的實時準確抓握。關鍵詞：表面肌電信號；特征提??；模式識別；VPMCD；肌電控制I基于肌電信號的機械手控制方法研究AbstractThecontrolproce

6、ssofroboticarmbasedonsurfaceElectromyographysignals(sEMG)isactuallyanalyzingandrecognizingtheforearmsEMGsignalsbymachine,andthencontroltheroboticarmtomaketheappropriateaction.Thistechnologycanhelptheamputeescontrolthemechanicalarmthroughtheirownintention,therebyreducingmotordysfunctionandimprov

7、ingtheirqualityoflife.Atpresent,theresearchofcontrolmethodbasedonsEMGsignalsathomeandabroadobviouslyhasshownthecharacteristicsoflowaccuracyandstability.Inordertoachievetheaccuraterecognitionofhandmovementsandthereal-timecontroloft