几种自适应线性判别分析方法在肌电假肢控制中的应用研究

体表肌电信号会随着外部或人体内部环境变化而发生改变,这种时变特征使得固定参数肌电模式分类器的分类精 度会随着时间的延长而下降。为了获得具有稳定性能的肌电假肢控制系统,在肌电模式分类器中加入自适应机制是很有 必要的。本文以传统线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)为基础,尝试在肌电模式分类器中引入三种自适应 方案,并探讨了这三种方案在肌电模式分类应用中的优缺点。初步研究表明：自增强线性判别分析(Self-enhancing LDA, SELDA)分类器和循环训练集线性判别(Cycle Substitution LDA,CSLDA)分类器都能够将识别准确率提升 5% 左右。其 中,SELDA 是一种有效的自适应方案,而 CSLDA 可以得到更高的识别率提升和更好的稳定性,但是计算量较大,需要 更大的代价。卡尔曼自适应线性判别(Kalman Adaptive LDA,KALDA)分类器单独使用效果不明显,需要进一步改进或结 合其他方法使用。     

基于脑电信号和肌电信号协同控制的智能小车系统

智能轮椅能有效提高行动不便者在日常生活中的活动能力和自理能力, 但目前智能轮椅的控制方案往往存在着控制动作困难, 响应速度慢等难题. 针对这一情况, 本文结合现有生物电机械接口技术和设备控制技术, 提出一套基于脑电信号和肌电信号协同控制的设备控制方案, 该方案允许用户仅通过4种简单的头部动作, 即使用眨眼、左咬合、右咬...     

基于MYO和Android的肌电假肢手控制系统设计与实现*

针对目前假肢手控制系统成本高、操作不灵活、实用性差等问题,设计了一种基于MYO和Android的肌电假肢手控制系统。在Android平台上,开发了一款智能终端应用,实现了对MYO臂环采集的表面肌电信号进行数据处理和模式识别,并实时控制假肢手完成五种模式。实验结果表明,系统的在线识别率可达98.2%,并可在300ms左右完成一次识别过程,满足了假肢手控制的精度和实时性要求。该系统设计成本低廉、方便携带且易于扩展,很好地满足了截肢患者对假肢手控制的需求。     

基于微处理器的多功能肌电假肢控制系统

目前的商业化肌电假肢存在使用困难、训练过程长、控制不自然等问题。本文设计并实现了一种肌电假肢控制系 统,该系统包括基于微处理器的肌电假肢控制器与基于计算机的多功能假肢临床训练软件,并使用模式识别分类算法判 断动作类型。假肢控制器可佩带在使用者身上,有望实现多自由度肌电假肢的灵活控制。     

基于上臂关节角度和肌电信号的二自由度假肢控制方法

肌电信号的采集易受到空气湿度和皮肤表面汗液等多种随机因素的干扰,使采集到的肌电信号极不稳定.为了应对此问题,市售的肌电假肢普遍采用基于开关量的控制方法,但是开关量对多自由度假肢的控制依赖于顺序动作切换,这使得假肢的实际使用过程比较繁琐.利用肢体运动学信息的假肢控制方法常见于下肢假肢,这是因为上肢的运动受抓取物体的形状和位置等因素变化,其肢体运动的规律性较差.本文提出一种利用上臂关节角度和肌电信号的控制方法,利用人体在抓握时肩关节的运动模式区分使用者对不同形状物体的抓握,并将此方法应用在二自由度假肢的控制中.通过与开关量控制的假肢在日常物品抓握实验中的对比,表明本文所提出方法在稳定性和使用效率方面都优于开关量控制的方式.     

智能假肢感知和约束变增益迭代学习控制

针对膝关节输入力矩为受限的阻尼力矩,步态跟随控制缺乏在线调节问题,提出用离线和在线集成的变增益一阶D型闭环迭代学习方法进行步态跟随控制。建立系统动力学模型,给出基于有限状态机的步态感知和人腿摆动相步速间接感知方法,减小跟随滞后。设计在线变步长指数增益调节算子,并针对输入力矩受限,设计离线的带惩罚因子的指数增益调节算子。利用谱半径约束条件,分析算法的收敛性。在真人比例虚拟样机模型上进行控制仿真实验,给出了固定增益和变增益调节下轨迹跟踪曲线。结果证明,提出的增益调节算子可保证输入在有效范围内,并可提高跟踪速度。     

一种采集手臂肌电信号的神经接口设计方法

在人机交互的智能控制中,对人体肌电信号的采集成为了人机交互中的重要环节,本文设计了一种16路通道肌电信号采集和滤波电路,并通过DSP28335实现对肌电信号的采集、处理以及与上位机通讯,够任意的给定采样频率和通信速率,以满足不同的实验或设备的要求。实验结果表明,所设计的肌电信号神经接口装置稳定性较好,抗干扰能力强,能够有效的采集手臂肌电信号,保留其动作特征,满足肌电信号手势神经解码的要求。     

康复机器人的同步主动交互控制与实现

提出了一种适用于康复机器人的人机交互控制方法. 结合一款具有平面并联结构的上肢康复机器人, 实现了与用户(患者)运动意图同步的、柔顺的主动康复训练. 在训练中, 利用自适应频率振荡器, 从表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)中获取运动模式信息, 然后结合运动模式和期望的正常运动轨迹, 生成与主动运动意图同步的参考训练轨迹. 本文通过仿真和实际实验对所提出的方法进行了验证, 振荡器可以在2~5s内快速实现与用户主动运动意图的同步, 然后利用阻抗控制器给予柔顺的辅助. 通过调节阻抗参数, 可以为患者的运动训练提供不同程度的辅助.     

面向人机融合的智能动力下肢假肢研究现状与挑战

智能动力下肢假肢在残疾人生活中起着越来越重要的作用.解决人-智能假肢-环境融合中的关键科学问题是实现假肢穿戴者安全、流畅运动的必要条件.本文针对此问题,综述了面向人机融合的智能动力下肢假肢研究,包括智能动力下肢假肢的仿生结构和控制方法、人体运动意图识别、复杂环境下的人-智能假肢融合、以及用于下肢假肢的感知替代和反馈,深入探讨了智能动力下肢假肢人机融合研究中所面临的挑战和问题,最后,本文对该领域的未来发展方向进行了展望和总结.     

基于虚拟现实技术的多功能肌电假肢控制系统开发平台

利用虚拟现实技术开发的多功能假肢控制系统开发平台,可以研究肌电解码控制多功能假肢的实时操控性能,便于对影响多功能肌电假肢临床控制性能的动态因素及如何提高和改善多功能肌电假肢控制性能进行详细的研究.另外,肌电假肢的使用存在训练过程漫长、使用者精神负担大等问题,利用虚拟手代替真实肌电手进行训练,可以营造一种轻松训练环境;本系统利用SolidWorks绘制出三维手臂,再用虚拟现实三维建模方法和建模语言(VRML)节点语法编辑出完整的虚拟手臂场景,利用MATLAB中的simulink工具搭建虚拟手控制平台,实现虚拟世界和外界的交互;该系统可以通过从残疾人残余肌肉采集的肌电信号进行解码、时域特征提取、动作类型识别等操作,最终实现用肌电信号控制虚拟手臂.     

智能化履带滑模机测控系统设计

履带滑模机是用于滑模摊铺路缘石、边沟和人行道的新型路面施工机械,测控系统是其施工的核心。为江苏四明工程机械有限公司的滑模机研制了一套智能化测控系统,通过CAN总线实现滑模机控制板、操作板和传感器的通信;通过对80个按键的处理和40路输出的控制,实现了手动控制、自动控制、参数设置和工作状态监测4大功能;友好的人机界面设计便于用户操作。实际调试表明,该系统具有操作简单、功能完善、性能可靠等优点。     

南海环保电厂控制系统

文章对自动控制系统在南海市环保发电厂的应用实例进行了分析和介绍。作为一个将电厂的锅炉、汽机、电气,以及其它辅机系统都包含在内的分布式计算机控制系统,它结合了当前先进的计算机软件技术、现场总线通讯技术以及与垃圾焚烧发电相关的控制技术等多方面技术的应用,取得了良好的使用效果。同时它也是一个现代化的垃圾焚烧发电厂控制系统的典范,具有明显的推广应用前景。     

工控组态系统软件的人机界面分析

工控组态软件广泛地应用于社会各个工业制造部门和大中型工业企业。它在工业生产自动化领域具有不可替代的地位。但是目前的工控组态软件的人机界面系统设计并不完善,还存在诸多问题,其中最紧要的是这套系统普遍对非计算机专业用户的友好度不高,影响了它在生产部门的工作效率,因此分析和改善它的人机界面系统就是一个势在必行的任务了,本文通过介绍工控组态的概念以及通过对工控组态软件WinCC Flexible的人机界面分析,深入探讨了这个问题,以希望能改善现有状况。     

Deep Learning for EMG-based Human-Machine Interaction: A Review

Electromyography(EMG)has already been broadly used in human-machine interaction(HMI)applications.Determining how to decode the information inside EMG signals robustly and accurately is a key problem for which we urgently need a solution.Recently,many EMG pattern recognition tasks have been addressed using deep learning methods.In this paper,we analyze recent papers and present a literature review describing the role that deep learning plays in EMG-based HMI.An overview of typical network structures and processing schemes will be provided.Recent progress in typical tasks such as movement classification,joint angle prediction,and force/torque estimation will be introduced.New issues,including multimodal sensing,inter-subject/inter-session,and robustness toward disturbances will be discussed.We attempt to provide a comprehensive analysis of current research by discussing the advantages,challenges,and opportunities brought by deep learning.We hope that deep learning can aid in eliminating factors that hinder the development of EMG-based HMI systems.Furthermore,possible future directions will be presented to pave the way for future research.     

复杂生产流程协同优化与智能控制

我国流程行业原料来源复杂, 如何优化调控工艺指标使复杂生产流程适应原料波动, 是保障产品质量、降低物耗能耗的关键. 本文结合全流程、工序、反应器等不同生产层级的工艺特点, 系统研究复杂生产流程协同优化和智能控制方法. 针对全流程多工序关联的特点, 提出了操作模式优化方法和操作模式动态匹配的全流程多工序协同优化方法; 针对单元工序多反应器级联的特点, 分析了工序内不同反应器的物质转化效率差异, 提出了反应器指标梯度协同优化方法; 针对反应器多反应共存、工况多变的特点, 研究了基于完备状态空间的动态特性描述框架, 建立了竞争−促进反应体系机理模型, 提出了工况全覆盖的模型参数自主辨识方法和基于分工况智能综合调节的反应器操作参数精细化调控方法. 通过锌冶炼智能工厂建设案例阐述了所提方法在提高工艺原料适应能力、生产效率、质量稳定性等方面的成效. 最后, 结合我国流程行业智能化发展现状和需求, 分析了需进一步研究的问题.     

智能协作控制系统

提出了智能协作控制系统的框架、原理，并介绍了设计方法。建立了基于产生式规则的黑板结构多智能体控制系统，采用多智能体联合问题求解策略，对不同的外部环境(被控对象)，具体设计方法有：任务分配，子问题求解，结果综合，控制级设计。对子问题求解中产生的冲突或无解，如何进行结果综合，以达到最优或次优，是采用重新分配任务，还是更改知识库，或推理方法等有待进一步探讨。     

基于智能控制的加热炉自动化系统

通过对国内加热炉控制现状及技术难点的分析．提出采用非线性的模糊控制与线性的PI控制相结合的双模态炉温控制方案，运用神经网络空燃配比寻优技术实现燃烧的最佳化，设计基于数学模型与操作经验的专家系统解决各段炉温的自动设定问题，从而实现了对整个加热过程的全自动智能控制。实际运行结果表明，该系统可靠性强，控制精度高，节能效果明显，对工业炉窑的控制具有一定的推广价值。     

基于RFID反向散射通信的机器人手势控制系统

针对当前手势控制技术中手势数据的不稳定性,研究了一种基于RFID反向散射通信的机器人手势控制系统.首先,通过对数据进行加窗处理来解决标签反射信号在时域上的不连续性,并利用相对熵的思想提取相位流中动态手势的指纹特征分段;其次,利用动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）算法计算当前分段与先验手势指纹库中各一维分量的匹配程度,并在此基础上结合k邻近算法实现手势分类;最后通过蓝牙设备与机器人进行串口通信,实现人机交互应用.实验结果显示该系统可以对机器人进行前进、后退、向左、向右、顺时针旋转、停止的实时控制,机器人对手势指令的正确反馈率高于84%,证明系统在真实环境下具有良好的可行性和鲁棒性.     

一机多屏技术在液态硝铵存储控制系统中的应用

针对一类PLC控制系统与多个现场操作站(触摸屏)及上位机监控计算机之间的远程通信问题,提出一种基于台达DOP-B系列触摸屏和Modbus协议实现一机多屏的远程通信技术.文中介绍了台达DOP在液态硝铵存储控制系统中成功实现一机多屏功能的过程,现场应用表明该方案具有成本低、易于实现、可靠性高等特点,具有较好的推广价值.