[发明专利]一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法

说明书

本发明涉及一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法。将实时采集到的肌电信号经过滤波，放大，特征值提取后通过动态循环神经网络进行关节力矩预测。在等速和等张训练中，预测力矩作为控制信号驱动肌力训练设备运动；在等长模式中，预测的力矩作为肌肉发力方向的指令信号；在被动训练中，利用用户在发生肌肉痉挛时肌张力升高的特点，对关节力矩阻力矩进行实时预测，当预测阻力矩大于设定阈值时肌力训练设备停止，从而达到痉挛保护的目的。本发明利用肌电信号超前预测力矩作为控制信号，解决了以力矩传感器采集的力矩值作为控制信号驱动肌力训练设备的滞后性。同时保证了预测精度，又实现了预测的快速性，以及提高肌力训练设备的安全性。

技术领域

本发明涉及一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法。

背景技术

截至2020年底，我国60周岁及以上老年人数量达到2.64亿，占总人口的18.7％，随着人口老龄化的增长，越来越多老年人的肌力水平逐渐减弱，甚至影响到肢体的运动功能。肌力训练是指通过选择合适的训练方法对受试者的关节进行训练，达到改善肌肉力量和耐力的目的。适当性的进行一些肌力训练，可以增强肢体功能障碍老年人的活动能力，提高老年人的生活质量。

目前市场上大多数肌力训练设备能够实现等速，等长，等张和被动训练。发明专利CN201810660563.1的控制方法是通过电阻应变片来检测肢体的肌力方向和大小，再传递给控制板，由控制板控制伺服驱动器驱动电机输出和肢体等大反向的作用力来维持等速运动。发明专利CN202010901660.2通过全桥应变片电阻的变化采集关节扭矩值，经过处理器处理，作为伺服系统的控制信号实现等速训练，且该专利考虑到肢体与关节配件重力对扭矩采样的影响，通过电机输出力来抵消这部分重力的影响，提高控制精度。发明专利CN202010318857.3主动训练的控制方式是将扭矩传感器采集到的信号，传输到单片机，后由单片机控制伺服系统输出相应速度或扭矩，而在被动训练时训练系统则是输出恒定转速带动人体关节运动。目前大多数肌力训练设备的控制信号是基于力矩传感器检测的关节力矩值进行控制，从关节力矩的产生原理可知，传感器检测到的关节力矩信号是由肌肉收缩力而产生的，滞后于大脑的主动运动意愿，加上信号处理和电机变速所需的时间，使得肌力训练设备辅助产生的关节运动相对滞后，在用户体验感上相对较差。另一方面，肌肉痉挛在肌力训练中时有发生，其表现主要包括肌张力升高、肌肉僵硬、抽搐性痉挛等症状。尤其是在被动训练时，肌力训练设备若不能在患者发生痉挛时停止，可能会给患者带来二次伤害。

肌电信号(Electromyography,EMG)是神经系统产生的神经冲动通过神经传递到神经末梢时，肌纤维膜电位发生变化产生的动作电位叠加形成的一种非平稳的微弱信号。肌电信号的出现大约提前于肌肉实际收缩30-150ms。肌电信号在一些康复训练中主要作为评估手段，而很少利用肌电信号作为控制信号驱动肌力训练设备辅助人体关节动作。由于肌电信号的超前性，因此在实际控制中有足够的时间通过肌电信号计算力矩控制量并让康复设备产生动作。所以在主动训练中，可以利用肌电信号超前预测的力矩作为控制信号或指令信号驱动动力头辅助关节运动。在被动模式中，通过肌电信号实时预测阻力矩实现痉挛检测，达到痉挛保护的目的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法，通过实时采集肌电信号后进行预处理，特征值提取和关节力矩预测，在等速和等张训练中，预测力矩作为控制信号驱动肌力训练设备运动。在等长模式中，预测的力矩作为肌肉发力方向的指令信号。在被动训练中，利用用户在发生肌肉痉挛时肌张力升高的特点，对关节力矩阻力矩进行实时预测，当预测阻力矩大于设定阈值时电机停止，从而达到快速停止的目的。肌电信号超前预测力矩作为控制信号的方式，解决了以力矩传感器采集的力矩值作为控制信号驱动肌力训练设备的滞后性。动态循环神经网络离线训练和在线预测相结合的方式即保证了预测精度，又实现了预测的快速性。在被动训练中加入痉挛保护，进一步提高肌力训练设备的安全性。且基于肌电信号可连续预测人体运动的特点，为电机控制提供连续的控制信号，使变速更柔顺，使肌力训练设备辅助运动更符合人体运动特点。