Инженерный журнал: наука и инновацииЭЛЕКТРОННОЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ИЗДАНИЕ
свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-53688 от 17 апреля 2013 г. ISSN 2308-6033. DOI 10.18698/2308-6033
  • Русский
  • Английский
Статья

Применение данных электромиографии в системах управления экзоскелетными устройствами

Опубликовано: 21.04.2017

Авторы: Гаврилов Ал.И., Со Со Тав У

Опубликовано в выпуске: #6(66)/2017

DOI: 10.18698/2308-6033-2017-6-1623

Раздел: Механика | Рубрика: Биомеханика

Рассмотрены вопросы построения биоинформационной системы на основе данных электромиографии. Предложена многоуровневая структура обработки ЭМГ-сигналов, отражающая информацию о движении лучезапястного сустава и обеспечивающая определение типа движения с использованием классификатора на основе нечеткой логики. Классификатор типа движений лучезапястного сустава продемонстрировал высокую точность (вероятность) распознавания (до 93%) в режиме реального времени. Представленная структура программно-аппаратной системы анализа данных электромиографии и алгоритмы детектирования движений могут быть использованы как для лабораторных исследований, так и для прототипирования систем биоуправления экзоскелетными устройствами.


Литература
[1] Андрианов Д.А., Гаврилов А.И. Разработка системы анализа биологических показателей человека на основе нейросетевых технологии. Молодежный научно-технический вестник, 2012, № 3. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/458150.html (дата обращения 04.12.2014).
[2] Зенкевич С.Л., Ющенко А.С. Основы управления манипуляционными роботами. 2-е изд. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004, 480 с.
[3] Siti A.A., Asnor J.I., Sawal A. Classification of surface electromyographic signal using fuzzy logic for prosthesis control application. IEEE EMBS Conference on biomedical engineering and science, 2010, pp. 471-474.
[4] Ryait H.S., Arora A.S., Agarwal R. SEMG signal analysis at acupressure points for elbow movement. Journal of Electromyography and Kinesiology, 2011, vol. 21, no. 10, pp. 868-876.
[5] Zecca M., Micera S., Carrozza M.C., Dairo P. Control of multifunctional prosthetic hands by processing the electromyographic signal. Critical reviews in biomedical engineering, 2002, no. 30, pp. 459-485.
[6] Гаврилов А.И., Со Со Тав У. Биоинформационная система с классификатором движений лучезапястного сустава на основе нечеткой логики. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2016, № 6, с. 71-84.
[7] Со Со Тав У, Гаврилов А.И. Система обработки данных электромиографии. Молодежный научно-технический вестник, 2015, № 11. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/817650.html (дата обращения 07.9.2015).
[8] Суранов А.Я. LabVIEW. Справочник по функциям. Москва, ДМК Пресс, 2007, 536 с.
[9] Fraiwan L., Awwad M., Mahdawi M., Jamous Sh. Real time virtual prosthetic hand controlled using EMG signals. Biomedical engineering (MEME), 2011, pp. 225-227.
[10] Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Москва, Мир, 1976, 165 с.
[11] Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. Математика сегодня. Сб. ст. Москва, Знание, 1974, с. 5-49.