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基于sEMG和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩耦合分析

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仪器仪表学报 2022年第9期43卷 266-275页

作者：谢平肖俊明于金须张立杰杜义浩燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 燕山大学机械工程学院河北省重型机械流体动力传输与控制实验室秦皇岛066004

手指内部力矩受表面肌电信号、肌力、手部姿态等因素影响而无法直接获取,为了实时且准确地获取手指各关节力矩以及耦合力矩并应用于手部康复机器人的交互控制中,提出了一种基于表面肌电信号和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩和耦合力矩分... 详细信息

手指内部力矩受表面肌电信号、肌力、手部姿态等因素影响而无法直接获取,为了实时且准确地获取手指各关节力矩以及耦合力矩并应用于手部康复机器人的交互控制中,提出了一种基于表面肌电信号和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩和耦合力矩分析与实时获取方法。首先设计了自适应手指关节角度采集系统,通过实验同步采集指浅屈肌与指伸肌的肌电信号以及手指各关节的角度数据,建立手指多关节力矩模型,从而获取手指各关节力矩。然后建立手指D-H模型,结合虚功原理获取手指的耦合力矩。最后,辨识了手指多关节力矩模型的参数,并通过OpenSim软件获取了仿真力矩。计算力矩与仿真力矩的对比结果显示:4名被试3个关节力矩的均方根误差分别为0.1567、0.097425、0.08495,证明了该方法能够实时并准确的获取手指各关节力矩和耦合力矩,能够满足手部康复机器人交互控制准确性和实时性的需求。

关键词：单关节力矩 sEMG 关节角度肌肉骨骼模型耦合力矩 D-H模型交互控制

基于人机共融的外骨骼机构构型综合及优选方法

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机械工程学报 2022年第11期58卷 37-45页

作者：张立杰于金须闫建华杜义浩谢平李永泉燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北省智能康复及神经调控重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省并联机构与机电系统实验室秦皇岛066004

针对当前穿戴式外骨骼机构设计缺少系统流程和具体方法,且较少考虑人机共融的问题,提出了基于人机共融的外骨骼机构构型综合及优选方法。在构型综合方面,根据人机共融中穿戴性要求,构建人体肌骨构型(Musculoskeletal configuration,MC)... 详细信息

针对当前穿戴式外骨骼机构设计缺少系统流程和具体方法,且较少考虑人机共融的问题,提出了基于人机共融的外骨骼机构构型综合及优选方法。在构型综合方面,根据人机共融中穿戴性要求,构建人体肌骨构型(Musculoskeletal configuration,MC),应用“最小闭链单元组合法”建立人机构型(Human-machine configuration,HMC);根据人机共融中运动灵活性要求,利用“二连杆单元插入法”提升HMC自由度并进行构型变换,结合邻接矩阵和“环路顺逆标注法”建立了构型综合的数学模型;在构型优选方面,根据人机共融中人机运动一致性要求,利用复用杆和复用因子指标优选出符合自由度要求的构型。选取食指为例,建立了食指HMC并综合出15种拓扑构型,优选出自由度为3、复用因子总数为4的构型,该构型满足穿戴式外骨骼机构设计中人机共融要求,验证了上述方法的有效性。

关键词：人机共融可穿戴外骨骼构型综合人机构型复用因子

基于信息熵的复杂机械系统非线性特征提取方法研究

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振动与冲击 2008年第7期27卷 135-137页

作者：谢平杜义浩黄双峰燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

复杂机械系统运行状态和特征参量往往具有较强的非线性和耦合性,运用信息熵定量评价方法实现系统状态参量的非线性特征提取。针对单一信号非线性特征提取问题,将小波包分解和奇异谱熵相结合,提出了多分辨率奇异谱熵模型,可实现信号不同... 详细信息

复杂机械系统运行状态和特征参量往往具有较强的非线性和耦合性,运用信息熵定量评价方法实现系统状态参量的非线性特征提取。针对单一信号非线性特征提取问题,将小波包分解和奇异谱熵相结合,提出了多分辨率奇异谱熵模型,可实现信号不同频带内奇异特性的定量描述;针对多变量耦合复杂机械系统,建立了联合复杂度信息熵和信息传递指数模型,可分别描述多变量关联特征和信息传递特性。仿真实验验证了研究方法的有效性。

关键词：信息熵复杂机械系统多分辨率奇异谱熵复杂度信息熵信息传递指数

基于信息熵的转子动力特征分析与诊断方法研究

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振动与冲击 2009年第2期28卷 77-81页

作者：谢平杜义浩燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

针对转子系统运行过程中的非线性、耦合性、非平稳突变性等复杂特征,提出基于信息熵特征提取方法,将转子系统动力分析与参数识别方法有机结合,分析转子典型故障——裂纹、碰摩及裂纹碰摩耦合等不同状态下响应参量的信息熵特征及变化规律... 详细信息

针对转子系统运行过程中的非线性、耦合性、非平稳突变性等复杂特征,提出基于信息熵特征提取方法,将转子系统动力分析与参数识别方法有机结合,分析转子典型故障——裂纹、碰摩及裂纹碰摩耦合等不同状态下响应参量的信息熵特征及变化规律,并构建小波神经网络模型实现转子系统故障状态诊断。通过对转子系统实测信号的分析诊断,验证理论方法的有效性。

关键词：信息熵转子系统动力响应特征提取故障诊断

基于信息熵的裂纹转子动力特征分析与诊断方法

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机械工程学报 2009年第1期45卷 195-199页

作者：谢平杜义浩燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

针对裂纹转子系统运行过程中的非线性、非平稳突变性等复杂特征,运用信息熵特征提取和融合分析方法,将裂纹转子系统动力分析与参量识别方法有机结合,分析裂纹转子在不同状态下响应参量随转速变化的信息熵特征及变化规律,实现裂纹转子动... 详细信息

针对裂纹转子系统运行过程中的非线性、非平稳突变性等复杂特征,运用信息熵特征提取和融合分析方法,将裂纹转子系统动力分析与参量识别方法有机结合,分析裂纹转子在不同状态下响应参量随转速变化的信息熵特征及变化规律,实现裂纹转子动力响应特征参量的信息熵定量描述;在此基础上,将理论方法用于裂纹转子系统实测信号的分析诊断,并构建小波神经网络模型对裂纹转子信息熵特征曲线进行识别,实现裂纹转子系统故障状态诊断,验证理论方法的有效性。

关键词：信息熵裂纹转子状态特征定量描述故障诊断

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基于改进迁移学习的运动想象分类识别算法

计量学报 2023年第11期44卷 1740-1748页

作者：杜义浩常超群杜正张延夫曹添福范强谢平燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

利用迁移学习算法提高分类识别的准确率是运动想象脑机接口应用的热点研究问题,其中样本迁移和特征迁移的传统模型算法在样本量较少或源域数据和目标域数据差异较大情况时,各自的迁移效果并不理想。基于欧式对齐(EA)和改进联合类质心匹... 详细信息

利用迁移学习算法提高分类识别的准确率是运动想象脑机接口应用的热点研究问题,其中样本迁移和特征迁移的传统模型算法在样本量较少或源域数据和目标域数据差异较大情况时,各自的迁移效果并不理想。基于欧式对齐(EA)和改进联合类质心匹配和局部流形自学习(CMMS)迁移学习的运动想象分类算法,将样本迁移和特征迁移的优势有机结合,在考虑样本本身的同时,进一步提高了分类准确率。首先,对样本进行源域和目标域的EA,减少源域和目标域的数据分布差异;其次,基于最小化最大均值差异(MMD)改进CMMS方法,筛选源域数据,再次减小源域样本与目标域的分布差异;最后,将该方法应用于BCI竞赛数据集进行离线测试和在线实验。实验结果表明:所研究的方法与SVM、JDA、BDA、EasyTL、GFK、CMMS相比较,迁移学习模型的识别准确率分别提高了14.38%,8.5%,5.8%,10.4%,11.8%,5.7%。

关键词：计量学脑机接口运动想象迁移学习 EA 改进CMMS

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一种并联机器人误差综合补偿方法

机械工程学报 2012年第9期48卷 43-49页

作者：谢平杜义浩田培涛刘彬燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将... 详细信息

针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将位姿误差补偿转化为驱动杆参数组合优化问题,进而利用粒子群算法寻优驱动杆参数,修正并联机器人期望轨迹;在轨迹跟踪过程中,设计基于自适应迭代学习控制算法的动态误差补偿策略,实现对期望轨迹的有效跟踪。在Stewart平台下基于ADAMS和Matlab进行仿真试验,在轨迹规划和轨迹跟踪过程中,分别修正期望轨迹偏差并补偿轨迹跟踪动态误差,实现并联机器人误差综合补偿。进一步,基于混联机床进行工件加工试验,验证方法对于提高并联机器人工作精度的有效性。

关键词：并联机器人期望轨迹修正动态误差补偿粒子群优化自适应迭代学习控制

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基于小波包-交叉频率相干性的肌间耦合特性

生物医学工程学杂志 2020年第2期37卷 288-295页

作者：杜义浩白晓林杨文娟郑霖谢平燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

人体运动控制系统具有高度的非线性特性,通过量化评价表面肌电(sEMG)信号间的非线性耦合强度,可以得到运动相关肌肉的功能状态,进而探究人体运动控制的机制。本文将小波包分解和n∶m相干性分析相结合,构建基于小波包-n∶m相干性的肌间... 详细信息

人体运动控制系统具有高度的非线性特性,通过量化评价表面肌电(sEMG)信号间的非线性耦合强度,可以得到运动相关肌肉的功能状态,进而探究人体运动控制的机制。本文将小波包分解和n∶m相干性分析相结合,构建基于小波包-n∶m相干性的肌间交叉频率耦合分析模型,探究肌电信号间的非线性耦合关系。在维持30%最大自主收缩力(MVC)的肘部屈伸状态下,采集20名健康成年人的sEMG信号,首先基于小波包分解获取子带分量,然后将子带信号进行n∶m相干性计算,分析肌间耦合特征。结果表明:30%MVC的肘部屈曲运动下,协同肌对和拮抗肌对的线性耦合(频率比为1∶1时)强度高于非线性耦合(频率比为1∶2、2∶1和1∶3、3∶1时);对于肌间非线性耦合,随着频率比的增大,耦合强度随之降低,且频率比为n∶m和m∶n之间没有明显的耦合强度差异;beta和gamma频段内的肌间耦合主要体现在协同肌对之间的线性耦合(1∶1)和低频率比的非线性耦合(1∶2、2∶1)以及拮抗肌对之间的线性耦合上。以上说明:小波包-n∶m相干性方法可以定性、定量地描述肌间非线性耦合强度,为深入揭示人体运动控制机制和运动功能障碍患者的康复评价提供理论参考。

关键词：肌电信号小波包分解 n∶m相干性分析非线性耦合

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基于sEMG的下肢运动解析方法研究

仪器仪表学报 2018年第2期39卷 30-37页

作者：邱石杜义浩王浩谢平于金须燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室

为了实现肢体运动解析并用于康复机器人系统自适应控制,提出一种基于sEMG的下肢运动解析方法。同步采集下肢6块肌肉的表面肌电信号（sEMG）和髋、膝关节角度;引入相干性分析方法,定量描述s EMG和关节角度耦合关系,进而优化选取肌肉通道... 详细信息

为了实现肢体运动解析并用于康复机器人系统自适应控制,提出一种基于sEMG的下肢运动解析方法。同步采集下肢6块肌肉的表面肌电信号（sEMG）和髋、膝关节角度;引入相干性分析方法,定量描述s EMG和关节角度耦合关系,进而优化选取肌肉通道;采用一阶递归滤波器补偿sEMG和关节角度的机电延迟（EMD）;提出基于黄金分割的最小二乘极限学习机（GSLSELM）算法,进行下肢运动解析。实验结果表明,7名被试下肢运动解析的均方根误差（RMSE）和时长,能够满足康复机器人系统控制的准确性和实时性要求。

关键词：表面肌电信号相干性分析肌肉筛选基于黄金分割的最小二乘极限学习机运动解析