ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ
УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
ДВУХУРОВНЕВАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДЕШИФРАТОРА ЭЛЕКТРОМИОСИГНАЛА В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ВЕРТИКАЛИЗАЦИЕЙ ЭКЗОСКЕЛЕТА
 |
Читать | Трифонов Андрей Андреевич, Филист Сергей Алексеевич, Кузьмин Александр Алексеевич, Жилин Валерий Вячеславович, Петрунина Елена Валерьевна ДВУХУРОВНЕВАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДЕШИФРАТОРА ЭЛЕКТРОМИОСИГНАЛА В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ВЕРТИКАЛИЗАЦИЕЙ ЭКЗОСКЕЛЕТА // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. — 2020. — №4. — Стр. 99-111. |
Трифонов Андрей Андреевич - Юго-Западный государственный университет, voldraf@mail.ru
Филист Сергей Алексеевич - Юго-Западный государственный университет, sfilist@gmail.com
Кузьмин Александр Алексеевич - Юго-Западный государственный университет, ku3bmin@gmail.com
Жилин Валерий Вячеславович - Курский институт кооперации, филиал Белгородского университета потребительской кооперации, экономики и права, vvzhilin61@gmail.com
Петрунина Елена Валерьевна - Московский государственный гуманитарно-экономический университет, petrunina@mggeu.ru
Представлена система управления экзоскелетом в биотехнической системе, предназначенной для восстановления двигательной активности мышц пациента. Сущность используемого метода управления экзоскелетом заключается в том, что при дешифрации электромиосигнала используются не только ее амплитудные показатели, но и частотные характеристики. Основанием для этого является то, что повышение двигательной активности приводит не только к увеличению амплитуды электромиосигнала, но и числа задействованных двигательных единиц. Так же как и в известных методах, с целью адаптации функционального состояния пациента и процесса вертикализации в дешифраторе используется множество дублирующих каналов электромиосигнала, связанных с мышцей или группами мышц, контролирующих движение одного и того же сустава конечностей. В результате этого на выходе классификатора каждого канала получаем число, соответствующее «уверенности» в команде управления серводвигателя экзоскелета. Для агрегации решений по каналам классификаторов все их выходы поступают на нечеткую нейронную сеть. Ее дефаззификатор формирует управляющий сигнал на контроллер серводвигателя. В результате анализа этого сигнала контроллер определяет скорость и направление вращения двигателя. На основе базовой модели классификатора осуществлено управление движением экзоскелета в режиме «встать - сесть». Определено расположение электродов на группе мышц для осуществления режима вертикализации с комбинированным управлением. Показано, что упрощенная кинематическая модель режима вертикализации позволяет совместно с двухуровневой нейросетевой моделью дешифратора электромиосигнала осуществлять адаптацию реабилитационного процесса к функциональному состоянию пациента. Полученные модели классификаторов поверхностных сигналов электромиограмм могут быть использованы при построении интеллектуальных систем реабилитации пациентов с неврологическими заболеваниями. Это позволит разрабатывать адаптирующиеся стимулирующие программы, тестирование результатов работы которых даст возможность разработать новые методы и средства для реабилитации пациентов с неврологическими заболеваниями.
Ключевые слова: электромиосигнал, экзоскелет, дешифратор электромиосигнала, нейронная сеть, агрегатор решений, алгоритм, биотехническая система, адаптация реабилитационной системы к пациенту