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基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔及其控制方法技术

技术编号:42090295 阅读:9 留言:0更新日期:2024-07-19 17:04
本发明专利技术公开了基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔及其控制方法,包括下列控制步骤:(A)利用脑电‑肌电‑界面力多模态躯体感觉信号采集系统实时采集假肢佩戴者的EEG、sEMG、界面压力信号,同时对采集到的EEG、sEMG信号利用小波变换、自适应滤波、独立分量分析进行去噪;(B)提取肌肉疲劳状态下的sEMG信号、皮肤疼痛状态下的EEG和界面压力信号特征参数;(C)基于信息融合技术,结合EEG、sEMG、界面压力信号特征参数的深度融合方法,获得肌肉疲劳状态下的sEMG、皮肤疼痛状态下的EEG和界面压力信号融合特征参数;(D)利用步骤(C)中的融合特征参数构建EEG、sEMG、界面压力信号的分类识别特征矩阵,获得基于EEG、sEMG、界面力的多模态躯体感觉反馈信号的假肢接受腔实时协同控制方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及假肢控制,具体为基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔及其控制方法


技术介绍

1、假肢是截肢或肢体不全患者恢复活动能力和外观的主要康复辅助器具。假肢主要由接受腔、连接件和脚板组成,其中接受腔是连接残肢与假肢的界面,是假肢中最重要的部件,它起到包容残肢、承受身体重力、控制假肢运动、悬吊假肢以及传递力的作用,合理的假肢接受腔设计必须满足功能传递性和安全舒适性需求。然而功能传递性对残肢/接受腔界面的刚性要求与安全舒适性对界面的柔性要求又是一对根本矛盾。长时间、高负荷的假肢佩戴会使得残肢承受高法向力和高摩擦力作用,导致皮肤发生红肿、水泡、结节、磨损、局部血液循环受阻、肌肉疲劳损伤,甚至组织坏死等一系列问题。因此,设计合理的假肢界面,在保证功能传递性的基础上最大限度提升假肢的穿戴舒适性,解决目前临床应用中假肢接受腔界面刚柔特性不能同时满足的根本矛盾,具有重要的社会意义和市场前景。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔及其控制方法,利用残肢/接受腔界面摩擦挤压诱发的多模态躯体感觉反馈信号驱动界面压力自适应变化,研制基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔系统,实现接受腔界面刚柔特性的协同调节。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,包括安装于残肢上的自适应接受腔系统及脑电-肌电-界面力多模态躯体感觉信号采集系统,自适应接受腔系统包括两部分;

4、第一部分为调节接受腔系统上部压力大小的人体自主调节机构,其由拉绳装置、调节绳及接受腔组成;

5、所述调节绳绕设于接受腔的外壁;

6、第二部分由控制器、电池、界面力传感器、压块调节装置、外部的硬件控制系统组成;

7、所述电池、界面力传感器、压块调节装置分别设于接受腔的外壁。

8、进一步,所述压块调节结构至少设有两个。

9、进一步,所述压块调节装置由活动压块、运动连杆ⅰ、运动连杆ⅱ、电机连接件、微型推杆电机、外部机架、机架凸轮随动器、压块凸轮随动器构成;

10、所述活动压块连接界面力传感器,所述活动压块通过销轴与运动连杆ⅰ相连;

11、所述活动压块通过凸轮随动器与运动连杆ⅱ连接;

12、所述电机连接件与微型推杆电机连接,所述电机连接件通过凸轮随动器与运动连杆ⅰ连接,所述凸轮随动器与外部机架滑动连接;

13、所述外部机架通过销轴与运动连杆ⅱ连接。

14、基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔的控制方法,包括下列控制步骤:

15、(a)利用脑电-肌电-界面力多模态躯体感觉信号采集系统实时采集假肢佩戴者的eeg、semg、界面压力信号,同时对采集到的eeg、semg信号利用小波变换、自适应滤波、独立分量分析进行去噪;

16、(b)提取肌肉疲劳状态下的semg信号、皮肤疼痛状态下的eeg和界面压力信号特征参数;

17、(c)基于信息融合技术结合eeg、semg、界面压力信号特征参数的深度融合方法,获得肌肉疲劳状态下的semg、皮肤疼痛状态下的eeg和界面压力融合特征参数;

18、(d)利用步骤(c)中的融合特征参数构建eeg、semg、界面压力信号的分类识别特征矩阵,获得基于eeg、semg、界面压力的多模态躯体感觉反馈信号的实时协同控制方法。

19、进一步,所述步骤(a)中采用小波变换、自适应滤波、独立分量分析对采集到的eeg、semg信号进行去噪。

20、进一步,所述步骤(b)中利用时域、频域、时频域及非线性特征分析方法提取肌肉疲劳状态以及皮肤疼痛状态相关的特征参数。

21、进一步,所述步骤(d)中分类识别特征矩阵为反馈信号,当实时采集到的躯体感觉信号存在特征信号时,将作为反馈信号控制微型推杆电机。

22、进一步,所述步骤(d)中多模态躯体感觉反馈信号如判断不存在特征信号,则控制微型推杆电机保持关闭,界面压力不进行调节。

23、进一步,所述步骤(d)中多模态躯体感觉反馈信号如判断存在融合特征信号,作为控制信号驱动微型推杆电机开启,推杆向下收缩带动电机连接件以及凸轮随动器向下运动,通过运动连杆和的限制使得压块靠近外部机架,接受腔内壁的界面压力减小,微型推杆电机持续工作,直至反映肌肉疲劳感semg、皮肤疼痛感eeg和界面压力的特征信号消失,微型推杆电机关闭,完成界面压力的自适应调节。

24、进一步,所述硬件控制系统包括微处理器模块、无线通讯模块;

25、所述多模态躯体感觉反馈信号连接无线通信模块,无线通信模块连接微处理器模块,所述微处理器模块连接微型推杆电机;

26、其中无线通信模块采用的型号为ms50sfb1,微处理器模块采用的型号为stm32。

27、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:

28、将残肢/假肢接受腔界面摩擦挤压诱发的脑电-肌电-界面力多模态躯体感觉信号作为接受腔适配性和舒适性的协同识别和控制信号,建立接受腔与人体之间的感觉信息交互和控制通道,利用躯体感觉反馈驱动接受腔结构变化,实现界面压力的自适应调节,在保证功能传递性的基础上最大限度提升假肢的穿戴舒适性,通过接受腔的自适应设计最终解决两者的根本矛盾。

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【技术保护点】

1.基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,包括安装于残肢上的自适应接受腔系统及脑电-肌电-界面力多模态躯体感觉信号采集系统,其特征在于,自适应接受腔系统包括两部分;

2.如权利要求1所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,其特征在于,所述压块调节结构(13)至少设有两个。

3.如权利要求2所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,其特征在于,所述压块调节装置(13)由活动压块(1)、运动连杆Ⅰ(2)、运动连杆Ⅱ(3)、电机连接件(4)、微型推杆电机(5)、外部机架(6)、机架凸轮随动器(7)、压块凸轮随动器(8)构成;

4.如权利要求3所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔的控制方法,其特征在于,包括下列控制步骤:

5.如权利要求4所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控的制方法,其特征在于,所述步骤(A)中采用小波变换、自适应滤波、独立分量分析对采集到的EEG、sEMG信号进行去噪。

6.如权利要求4所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控的制方法,其特征在于,所述步骤(B)中利用时域、频域、时频域及非线性特征分析方法提取肌肉疲劳状态以及皮肤疼痛状态相关的特征参数。

7.如权利要求4所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控的制方法,其特征在于,所述步骤(D)中分类识别特征矩阵为反馈信号,当实时采集到的躯体感觉信号存在特征信号时,将作为反馈信号控制微型推杆电机(5)。

8.如权利要求7所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控的制方法,其特征在于,所述步骤(D)中多模态躯体感觉反馈信号如判断不存在特征信号,则控制微型推杆电机(5)保持关闭,界面压力不进行调节。

9.如权利要求7所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控制方法,其特征在于,所述步骤(D)中多模态躯体感觉反馈信号如判断存在融合特征信号,作为控制信号驱动微型推杆电机(5)开启,推杆向下收缩带动电机连接件(4)以及凸轮随动器(7)向下运动,通过运动连杆(2)和(3)的限制使得压块(1)靠近外部机架(6),接受腔内壁的界面压力减小,微型推杆电机(5)持续工作,直至反映肌肉疲劳感sEMG、皮肤疼痛感EEG和界面压力的特征信号消失,微型推杆电机(5)关闭,完成界面压力的自适应调节。

10.如权利要求7所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控制方法,其特征在于,所述硬件控制系统包括微处理器模块、无线通讯模块;

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【技术特征摘要】

1.基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,包括安装于残肢上的自适应接受腔系统及脑电-肌电-界面力多模态躯体感觉信号采集系统,其特征在于,自适应接受腔系统包括两部分;

2.如权利要求1所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,其特征在于,所述压块调节结构(13)至少设有两个。

3.如权利要求2所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔,其特征在于,所述压块调节装置(13)由活动压块(1)、运动连杆ⅰ(2)、运动连杆ⅱ(3)、电机连接件(4)、微型推杆电机(5)、外部机架(6)、机架凸轮随动器(7)、压块凸轮随动器(8)构成;

4.如权利要求3所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔的控制方法,其特征在于,包括下列控制步骤:

5.如权利要求4所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控的制方法,其特征在于,所述步骤(a)中采用小波变换、自适应滤波、独立分量分析对采集到的eeg、semg信号进行去噪。

6.如权利要求4所述的基于躯体感觉反馈的自适应膝下假肢接受腔控的制方法,其特征在于,所述步骤(b)中利用时域、频域、时频域及非线性特征分析方法提取肌肉疲劳状态以及皮肤疼痛状态相关的特征参数。

【专利技术属性】
技术研发人员:唐玮方星星张守胜夏洋洋武文博吴延泽曾一峰张明徐航
申请(专利权)人:中国矿业大学
类型:发明
国别省市:

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