基于PSO-SVM的仿生肌電假手反饋控制系統設計分析

姜歸華

摘要：本文簡略闡述了該課題的研究背景和研究意義，介紹了系統總體設計方案，并從傳感器的選擇、觸覺信號判斷、軟硬度信號判斷、滑覺信號判斷以及假手握力模糊控制方法幾方面內容著手對基于PSO-SVM的仿生肌電假手反饋控制系統設計進行了詳細分析，旨在為相關研究人員提供參考。

關鍵詞：PSO-SVM;仿生肌電假手;系統設計

引言：仿生肌電假手的應用可以有效突破傳統方法的局限性，實現對于物體更加靈活和高效的抓握，但從目前來看，其在實際進行系統設計的過程中仍面臨著一定的不利因素，基于此，有必要對其展開深層次的探索。

1研究背景及意義

我國有眾多因為事故、自然災難以及疾病而截肢的人，相關調查研究表明，我國的殘疾人總數超過6000萬，并包含著2400萬人存在肢體殘疾，其中有著假肢安裝需求的上肢和下肢殘疾者包括800-1000萬人。在人體器官中，手是最具靈活性的器官，承擔著諸多工作，所以那些上肢截肢者在生活工作中面臨著極大的困難。機械假手的應用在重量以及體積方面均存在著較高的要求，與此同時，其還應當具備良好的靈活性和簡潔性特征，能夠高質量地代替人手完成日常操作。針對其所進行的研究中最為關鍵的便在于如何使得機械假手能夠按照人的意愿進行動作，相關研究人員和技術人員在假手控制方面采用多種控制信號進行了嘗試，例如聲音、機械運動和肌電信號等。

而肌電信號在操作方面有著較為簡單的特點，并且不會對人體造成極大程度的損傷，是現如今機械夾手控制方面較常應用的信號源。皮表的肌電電場的組成包括多個運動單元收縮時電效應，表面肌電信號主要指的是用表面電極所提取的肌電信號。它同肌肉本身所具有的功能狀態以及活動轉臺之間存在著一定程度的內在聯系，所以可以實現對于神經肌肉活動的反映。對于肌電信號來說，其中涉及到極為豐富的信息，能夠起到有效識別肌肉收縮模式以及強度的作用。但是從實際情況來看，肌電信號本身有著相對較微弱和容易受到干擾的特點，這便為識別肌電信號造成了阻礙。肌電控制指的是提取肌電信號的有用信息進行模式識別應用在外界控制中的技術，當前在外骨骼以及價值等領域已經實現了對其的廣泛應用[1]。

2PSO-SVM基礎上的仿生肌電假手反饋控制系統設計探究

2.1系統設計方案

其系統總體的組成主要包含三部分內容，分別為假手控制、上位機離線分析系統以及信號采集模塊。該系統能夠高質量提取仿生肌電假手握拳以及張開動作的肌電信號，并用過對于基于粒子群優化的支持向量機算法，針對手部動作展開精準的識別工作，與此同時還要在線進行對于肌電假手實際動作的有效控制。假手在對物體進行抓握的時候，將會利用設置于手指上的傳感器組對物體的具體硬度以及滑覺信息進行采集，與此同時還會針對相應的滑覺信號展開響應等經驗模態分解的工作，在其中實現對于模糊邏輯控制的引入，這樣一來便能夠在面對不同物體的時候根據其在硬度以及滑度等多方面存在的特殊性進行掌握，進而達到握力的自適應調節效果，便可以有效實現對于多感知反饋控制的落實。

2.2控制策略

2.2.1傳感器的選擇

傳感器的選擇是肌電假手控制的重要內容之一，若想提升其“軟抓取”功能的實效性，應當對肌電假手的具體抓握要求產生更加全面的考慮和認識，優化選擇有著較強的過載能力以及較寬的動態范圍，并且靜態滑動信號響應比較快的壓阻式傳感器RFP602作為其滑覺傳感器。與此同時，在軟硬度傳感器的選擇方面，應當盡可能選擇有機壓電材料聚偏氟乙（PVDF），這主要是由于其有著較高的測量靈敏度以及壓電系數。同時其在質地方面相對柔軟，重量輕，所以還有著耐沖擊的特點，這些特點也切實展現出了作為軟硬度傳感器的較高的應用價值。具體應當在肌電假手的手指內側位置對其進行高質量的貼裝工作。

2.2.2觸覺信號判斷

當肌電假手同物體產生接觸的時候，將會使得PVDF壓電傳感器在受力的情況下產生變形，進而出現電荷，而電荷在放大之后，將會產生一個有著較大幅值的電壓脈沖信號。在實際進行判斷的過程中應當針對其在不同物體的抓握接觸方面的各方面實際情況進行對比，并對相應的觸覺閾值進行科學合理的選取，進而在此基礎上展開觸覺判斷，若是PVDG壓點傳感的信號要比觸覺閾值xa要大時，便可以實現對于假手同物體之間接觸的判斷。

2.2.3軟硬度信號判斷

對于物體的屬性來說，物體的軟硬度是其較為關鍵的內容之一，從本質上來看，物體的軟硬度主要指的是，其在受到外界壓力的時候其本身所具有的抵抗變形的能力。當采用相同的速度對不同的物體進行抓握的時候，有著較大形變的物體便較軟，而形變小的物體便應對較高。PVDF傳感器所產生的壓電信號同接觸壓力成正比關系，當其同硬度較高的物體產生接觸的時候，其壓電信號將會產生大幅度的上升。通過對于傳感器電壓值的累加便能夠實現對于物體實際軟硬度的科學度量。具體公式如下：

在該公式中代表的是觸覺閾值，而則指的是信號采樣值，i和n分別代表的是接觸時刻以及采樣長度。

2.2.4滑覺信號判斷

在滑覺信號判斷方面，當物體產生滑動的時候，壓阻傳感器便會形成一定的高頻摩擦振動信號，但其所具有的幅值相對較小，若是單純從時域中提取滑動信號的特征，采用閾值選擇的方式便會導致其產生一定程度的誤判現象。在時頻域上采用經驗模態分解法提取滑覺信號的特征，該方法的應用相對于其它方法來說，有著更加良好的自適應、直接以及直觀性，由此可見經驗模態分解法有著極強的應用價值。經驗模態分解是一種新型的信號處理方法，其在應用的過程中主要是逐級對信號中所存在的各個不同尺度下產生的波動進行分解，這樣一來便會產生一系列的特征模態函數，其所具有的特征尺度均存在不同。在面臨非平穩的滑動信號的時候，采用EMD方法所獲取的各階IMF分量都能夠呈現出較為平穩的特點，主要是立足于滑動信號自身的特征時間尺度達到分解信號的效果，其并不存在固定的奇函數，自適應強，在此基礎上所獲得的每一個IMF都有著突出的物理意義，可以將其滑動的實際過程展現出來[2]。

2.2.5假手握力模糊控制方法

上肢健全的人在對物體進行正常抓握的時候，通常情況下為了確保抓握的穩定性，會向那些有著更強剛度的物體進行更大握力的施加，而針對那些較軟的物體則只需要施加較小的握力。針對肌電假手的抓握行為構建起相應的握力模糊控制器，如圖1所示。

在模糊控制器的輸入端實現對于物體硬度量以及滑動程度量的引入，而輸出變量則是其需要加載的握力F。當加載力F產生變化的時候，便可以對電機進行合理控制，使其能夠達到更加良好的抓握力效果。

結論：綜上所述，該方式的應用能夠有效實現對于人抓握方式的模擬，同時其能夠展現出良好的適應性，在進行抓握的時候可以達到更加精確和及時的相應控制效果，高質量完成相應的控制任務。該系統的應用能夠有效提升仿生肌電假手的應用效果，對于機械假手領域的發展有著積極的促進作用。

參考文獻：

[1]鄧志鵬，李新偉，肖藝璇，等.一種動力型髖離斷假肢控制系統研究[J].中華物理醫學與康復雜志，2021，43（5）：454-460.

[2]周恩至，張翼，鄧華.肌電假肢手抓握力控制系統的設計與實現[J].傳感器與微系統，2020，39（9）：94-96，100.