[发明专利]基于肌肉协同的上肢多关节同步比例肌电控制方法与系统

权利要求书

1.一种基于肌肉协同的上肢多关节同步比例肌电控制方法，其特征在于，包括：

S1，表面肌电信号的采集及预处理

对于上肢腕关节和肘关节的单独屈伸运动和同步屈伸运动过程中的表面肌电信号进行采集，并对采集的信号进行预处理；

S2，采用一种半监督式非负矩阵分解方法进行肌肉协同分析，具体包括：

S21，肌肉激活度提取

对预处理之后的表面肌电信号计算积分肌电值作为肌肉激活度矩阵f(E)；

S22，协同元矩阵训练

根据肌肉协同理论构建肌肉协同模型f(E)_N×T＝W_N×K×H(t)_K×T，对于运动过程中的肌肉激活度f(E)_N×T，能够分解成为肌肉协同矩阵W_N×K和激活系数矩阵H_K×T，N是肌肉通道数，T是信号的样本点数，K是协同元的个数，利用级联的非负矩阵分解方法求解协同元矩阵；

设定单个关节屈伸运动的协同元个数为2，对单独腕关节运动时的肌肉激活度进行非负矩阵分解，得到两个肌肉协同元W₁,W₂；对单独肘关节运动时的肌肉激活度进行非负矩阵分解，得到两个肌肉协同元W₃,W₄；其中，W_i＝[w_1i,w_2i,…,w_Ni],(i＝1,2,3,4)，w_ni(n＝1,2,...,N)代表第n块肌肉对第i个肌肉协同元W_i的贡献度；

取多组肌电信号样本，多次计算W_i，并分别对每个W_i的多组计算结果取均值处理，最终得到四个W_i(mean)按列组合的作为监督元的总体肌肉协同元矩阵W＝[W₁(mean)W₂(mean)W₃(mean)W₄(mean)]；

S23，激活系数序列提取

对于腕关节或肘关节单独运动以及两个关节同步运动时的表面肌电信号，按照步骤S21获取其肌肉激活度f(E)，利用步骤S22中求得的总体肌肉协同元矩阵W，结合下式Moore-Penrose广义逆求解方法，提取出激活系数序列：

H(t)＝W⁺·f(E)

其中，W⁺为协同元矩阵W的Moore-Penrose广义逆；

S3，构建协同激活模型实现上肢多关节同步连续运动估计

通过支持向量回归分别构建上肢腕关节和肘关节的激活系数序列和关节角度信息的协同激活模型，来同步估计两个关节的运动角度信息，基于支持向量回归协同激活模型的多关节同步连续运动估计分为协同激活模型训练阶段和运动估计阶段；

在模型训练阶段，同步采集关节运动过程中的表面肌电信号信号和角度信号并进行预处理，按照步骤S21提取肌肉激活度矩阵，按照步骤S22获取协同元矩阵W，按照步骤S23提取出激活系数序列H(t)，首先对激活系数序列进行低通滤波预处理，然后将其归一化到[0,1]区间，作为支持向量回归协同激活模型的输入；对相应关节的实测角度值进行相同区间的归一化处理，作为目标值进行模型的训练；

在运动估计阶段，对于在线采集的表面肌电信，按照步骤S21提取肌肉激活度矩阵，直接使用模型训练阶段获取的协同元矩阵W，按照步骤S23提取出激活系数序列H(t)，将其进行与训练阶段相同的预处理和归一化，输入到训练好的支持向量回归协同激活模型中；按照训练阶段的实测角度归一化参数对输出值进行反归一化，得到估计角度值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用S_j＝α_j·θ_j+β_j(j＝1,2)多自由度并行比例肌电控制策略将估计出的所述角度信息转化为智能设备多个自由度的连续运行位移，其中，S_j是智能设备第j个自由度的目标位移，α_j是相应的比例系数，θ_j为人体上肢运动过程中估计出的两个关节角度，其中j＝1代表腕关节，j＝2代表肘关节，β_j则表示修正系数。