基于FMG信号假手控制系统的研究

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 2.73MB 67 页 15积分
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I
摘 要
目前使用广泛的肌电假手，由于肌电信号具有宽频带、信号强度低及抗干扰
能力差等内在特性，并易受到其他外在因素如肌肉疲劳、皮肤潮湿等的影响，使
其在控制电子假肢时面临许多问题。由于大脑产生活动信号经过神经传导至手臂
处时，在肌肉表面产生电信号的同时会引起肌肉形状的变化。本文对利用传感器
采集人体上肢前臂肌肉表面膨胀产生的压力特征作为控制信息源控制电子假手进
行了研究。研究表明，肌肉力（Force Myography，FMG）信号具有仿生性好，信
号平稳，抗干扰性好，动作容易区分等特点。
本文在以往国内外研究的基础上，分析了各种控制源的优缺点及其发展趋势，
在此基础上开发了一种基于 FMG 信号的假手比例控制系统。本文首先设计了基于
PC 机的 FMG 信号采集标定实验平台，用于对传感器进行标定与检测定位测试。
其次研究了基于 MSP430 的肌肉力控制假手的比例控制方法，设计并制作了基于
MSP430 单片机的肌肉力信号假手控制的软硬件实验系统，该系统硬件包括肌肉力
采集、信号处理、光耦隔离及假手驱动模块等，软件采用 C语言模块化的设计。
本文通过设计制作基于 MSP430 的FMG 信号假手比例控制系统，实现了假手两个
自由度的控制以及速度调节。另外，本文对基于 FMG 信号的假手运动模式分类方
法进行了研究，并运用 BP 神经网络和模糊 RBF 神经网络两种分类方法对 FMG 信
号进行了模式分类研究。最后进行了实验测试和实验数据分析。
通过对本文设计的基于 MSP430 的假手比例控制系统进行实验测试，结果表
明本系统控制握拳、展拳、腕伸和腕屈四类动作识别准确率均在 88%以上，假手
比例调速工作良好，证明了本系统控制方案的可行性。
关键词：肌肉力信号 PWM 调速 比例控制 模式分类 假手
II
ABSTRACT
The sEMG (surface electromyography) characteristics are broadband, low voltage,
and it is affected by several extrinsic factors such as muscular fatigue, moist skin, etc.
Among them, FMG signal is better control method for prosthetic hand. Therefore, there
are many researchers studying on the prosthetic hand based on FSR sensors, and made
some great achievements. However, there aren’t such products in domestic market at
present. The sEMG(surface electromyography), which is generally used for prosthetic
hand control, is facing challenges in prosthetic hand control due to the characteristics of
broadband,low voltage and poor anti-interference performance. It’s also subject to being
affected by several extrinsic factors such as muscular fatigue, moist skin, etc. Activity
signals generated by brain is conducted to forearm through nerves, muscular dimension
is changed while the EMG (Electromyography) signal is created. In this paper, the
signal of Force Myography (FMG) corresponding to the pressure changes on the skin
caused by this muscular activity was studied. Through an array of mechanical sensors
such as FSR (force sensitive resistors), the FMG was successfully measured and was
used as a control source to control the electrical prosthetic hand. It is indicated through
the research results that it is a naturally low-pass and bionic signal, and, has good
performance of anti-interference, stationarity and so on.
On the basis of the domestic and international researches in the past, a proportional
control system based on FMG signal is developed, realizing the function of prosthesis
control and proportional speed regulation. Firstly, the Virtual instrument software
LabVIEW is adopted to establish the FMG signal collection and calibration experiment
system. The experiment platform is devoted to the sensor calibration and its location.
Then the prosthetic proportional control method based on MSP430 is bought forward.
The experiment system of FMG signal prosthetic control based on MSP430 is designed
and developed. The hardware of this system includes FMG signal acquisition, siganal
processing, motor driving circuit and so on. The software is developed by using
modular design method and C language to program, realizing the initialization of single
chip and exterior apparatus. This prosthetic proportional control system based on
MSP430 achieves motor speed auto-adjusting via pulse width modulation which is
produced by software program and can control 2 DC motors at the same time. In
addition, the pattern recognition of FMG prosthesis is studied. The pattern classification
III
of FMG signal by BP Neural Network and Fuzzy RBF Neural Network is implemented.
Lastly, the experiment scheme is designed and data analysis.
The prosthesis proporational control system based on MSP430 is tested. The results
of the experimen indicate that the average recognition accuracy of four motions (palm
stretching, palm flexion, wrist extensor and wrist flexion) is up to 88%, the proportional
control system of prosthesis works well and also show the control strategy is feasible.
Key word: FMG Signal, PWM Speed Control, Proportional Control,
Pattern Recognition, Prosthetic Hand
IV
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ...................................................................................................................1
§1.1 课题研究背景及意义 ........................................................................................1
§1.2 假手技术的研究现状 ........................................................................................3
§1.2.1 肌电假手的研究 .....................................................................................3
§1.2.2 语音控制假手的研究 .............................................................................4
§1.2.3 肌音控制假手的研究 .............................................................................4
§1.2.4 脑电控制假手的研究 .............................................................................5
§1.3 课题的主要研究内容 ........................................................................................6
§1.4 本课题研究的创新点与关键技术 ....................................................................7
第二章 FMG 信号分析及标定系统的设计 ...................................................................8
§2.1 FMG 信号分析 ..................................................................................................8
§2.1.1 FMG 信号产生机理 ................................................................................8
§2.1.2 FMG 信号特性分析 ..............................................................................10
§2.2 FMG 信号采集标定实验平台 ........................................................................10
§2.2.1 平台软件环境的搭建 ...........................................................................10
§2.2.2 实验平台系统框架的设计 ...................................................................11
§2.2.3 实验平台的具体实现 ...........................................................................12
§2.3 本章小结 .........................................................................................................19
第三章 假手多自由度运动模式分类研究 ...................................................................20
§3.1 模式分类的一般方法研究 .............................................................................20
§3.1.1 最近邻法 ...............................................................................................21
§3.1.2 BP 神经网络 ..........................................................................................21
§3.1.3 模糊模式识别 .......................................................................................22
§3.1.4 模糊 RBF 神经网络 ............................................................................. 23
§3.2 基于 FMG 信号的假手运动模式分类的研究 ..............................................24
§3.2.1 基于 BP 神经网络的运动模式分类研究 ............................................24
§3.2.2 基于模糊 RBF 神经网络的运动模式分类研究 ................................. 27
§3.3 本章小结 ..........................................................................................................28
第四章 基于 MSP430 的假手比例控制系统软硬件的设计与实现 ...........................29
§4.1 系统软硬件开发平台 .....................................................................................29
V
§4.1.1 硬件开发环境简介 ...............................................................................29
§4.1.2 软件运行环境及编程语言介绍 ...........................................................30
§4.2 基于 MSP430 的假手比例控制方案设计 .....................................................30
§4.2.1 控制系统设计原则 ...............................................................................31
§4.2.2 控制系统硬件设计 ...............................................................................31
§4.2.3 控制系统软件设计 ...............................................................................31
§4.3 硬件电路的设计与实现 .................................................................................32
§4.3.1 MSP430F149 简介 ................................................................................ 32
§4.3.2 信号调理电路 .......................................................................................33
§4.3.3 单片机核心电路 ...................................................................................33
§4.3.4 输出电路 ...............................................................................................35
§4.4 软件的设计与实现 .........................................................................................38
§4.4.1 软件程序架构 .......................................................................................38
§4.4.2 主要功能模块及其实现 .......................................................................38
§4.5 本章小结 .........................................................................................................48
第五章 假手控制实验方案的设计及实施 ...................................................................49
§5.1 基于 PC 机的标定实验 ..................................................................................49
§5.1.1 传感器放置位置 ...................................................................................50
§5.1.2 标定实验与分析 ...................................................................................51
§5.2 基于 MSP430 的假手控制实验 .....................................................................52
§5.2.1 实验平台的搭建 ...................................................................................52
§5.2.2 传感器的放置方式 ...............................................................................53
§5.2.3 假手张合速度调节实验 .......................................................................53
§5.2.4 动作识别准确率实验 ...........................................................................55
§5.2.5 实验分析 ...............................................................................................55
§5.3 本章小结 .........................................................................................................56
第六章 总结和展望 .......................................................................................................57
§6.1 总结 ..................................................................................................................57
§6.2 展望 ..................................................................................................................58
参考文献 .........................................................................................................................59
在读期间公开发表的论文及承担科研项目及研究成果 .............................................63
致 谢 .............................................................................................................................64
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
§1.1 课题研究背景及意义
假肢是康复工程的重要内容和组成部分，直接关系到残肢者的健康。假肢是
使截肢者康复、回归社会的重要手段，上肢假肢则是为上肢截肢者安装的假肢，
用以代偿失去的上肢功能。据 2006 年第二次全国残疾人抽样调查结果显示，我国
残疾人总数从 20 年前的 5164 多万增长为 8296 万，占全国总人口的比例为 6.34％。
其中肢体残疾人数从原来的 755 万增加到了 2412 万人，比例从原来占总残疾人数
的约 14.6%增加到现在的近 30%，肢残人已占总残疾人数的最大比重，其中有 226
万的截肢者[1]。近年来因战争、交通事故、自然灾害以及糖尿病、心血管病等疾病
导致截肢的人数在不断上升。另外，目前市场上供应的假肢存在功能少、价格高、
智能化水平低等问题，难以满足人们的要求。因此，开展假肢的研究对于改善残
疾人的生活条件和促进医疗福利事业的发展具有重要的现实意义和经济价值。
随着社会的发展，科学技术的进步，上肢假肢技术，尤其是外动力假手技术近
年来取得了一系列重要的进展。商业化的假肢分为装饰假肢、索控假肢和肌电假
肢。装饰假肢，又称美容手，是为了弥补肢体缺陷，平衡身体而设计的。索控假
肢，又称功能性假手或机械假手，则是通过残肢者自身关节拉动一条牵引锁，经
由牵引锁控制假手开闭。肌电假手也称生物电假手，是以肌肉收缩产生的电生理
信号 SEMG（Surface Electromyography）作为控制信号来控制假手的。目前国内商
用化的肌电假肢是利用一对残留肌肉（主缩肌与拮抗肌）的表面肌电信号控制假
肢完成动作，存在以下问题：(1)SEMG 信号为弱生理信号，信噪比低，目前的识
别方法还不不能非常可靠地实现多个模式动作的识别，存在误识别率；(2) 假手运
动速度不可调节；(3)控制假肢手自由度不多，稳定性和灵巧性较差；(4) 肌电的内
在特性，如宽频带、低电压放大（
v
），使其在控制低频活动的电子假肢时存在困
难等；(5)其他一些内在或外在的因素，如肌肉疲劳、电极与皮肤间的相对移动，
皮肤潮湿、烧伤等。本课题研究的是以肌肉力（FMG，Force Myography）信号作
为控制源的假手比例控制系统。大脑产生活动信号经过神经传导至手臂处，在肌
肉表面产生电信号的同时肌肉形状将发生变化。FMG 信号就是肌肉表面膨胀收缩
产生的压力信号。FMG 信号具有仿生性好，幅值大、平稳，抗干扰，患者操作方
便，动作易于区分等特点。因此，以 FMG 信号作为假手控制信号源具有广阔的应
用前景。
国外在这一领域的研究已经取得了一些进展，如 2003 年美国 New Jersey 大学
基于FMG信号假手控制系统的研究
2
的Manjuladevi KUTTUVA 等研究人员提出了用 8枚FSR（force sensitive resistor）
传感器采集信号来控制虚拟假手完成指定的动作，通过实验证明了这是一种有价
值的设计和假手控制方法[2]；德国慕尼黑工业大学 Yuichiro Honda 等人通过在前臂
阵列式放置 54 枚FSR 传感器，形成 54 通道的采集系统，采集对应于六种不同手
部动作的信号，应用最近邻法实现了六种动作的在线控制[3]；2007 年美国 Jeremy
Evan Blum 等人将基于 FSR 传感器的控制方法与 EMG 控制方法进行了对比，实验
证明了 FSR 传感器信号较 EMG 信号具有更好的优越性[4]。另外，美国 New Jersey
大学 Yungher DC 等人使用前臂 Force Myograhy 区分六种不同的抓取动作[5]，并针
对腿部肌肉活动进行了 Force Myography 和EMG 对比研究，证明 FMG 能够作为
EMG 的部分功能代偿等[6]。国内在这方面的研究起步较晚，目前仅有哈尔滨工业
大学孙超等人用 16 枚FSR 传感器实现了 33 种手部姿势的识别[7]。本文在以往研
究的基础上，开发了一种基于肌肉力的新型比例控制假手系统，为该方法的临床
实际应用提供技术基础。本文选用柔性力传感器来测量 FMG 信号。
柔性力传感器有两种：一是 FSR （Force Sensitive Resistors ）， 另 一 类 是
图1-1 FSR 传感器的结构和电阻-压力特性曲线
图1-2 Flexiforce 传感器的结构和电阻-压力特性曲线
摘要：

I摘要目前使用广泛的肌电假手，由于肌电信号具有宽频带、信号强度低及抗干扰能力差等内在特性，并易受到其他外在因素如肌肉疲劳、皮肤潮湿等的影响，使其在控制电子假肢时面临许多问题。由于大脑产生活动信号经过神经传导至手臂处时，在肌肉表面产生电信号的同时会引起肌肉形状的变化。本文对利用传感器采集人体上肢前臂肌肉表面膨胀产生的压力特征作为控制信息源控制电子假手进行了研究。研究表明，肌肉力（ForceMyography，FMG）信号具有仿生性好，信号平稳，抗干扰性好，动作容易区分等特点。本文在以往国内外研究的基础上，分析了各种控制源的优缺点及其发展趋势，在此基础上开发了一种基于FMG信号的假手比例控制系统。...

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