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Control method for exoskeleton ankle with surface electromyography signals
  • ISSN号:1007-2861
  • 期刊名称:《上海大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP334.8[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] G804.2[文化科学—运动人体科学;文化科学—体育学]
  • 作者机构:[1]School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, P. R. China
  • 相关基金:Project supported by the National High-Tech R&D Program (Grant No.2006AA04Z224), the Innovation Program of Shanghai Municipal Education Commission (Grant No.08ZZ48), and the Shanghai Leading Academic Discipline Project (Grant No.Y0102).. The surface EMG device is sponsored by the State Leading Academic Discipline Fund and Shanghai Leading Academic Discipline Project Grant. The author wishes to thank students of Intelligent Mechanics and System Lab of Shanghai University as volunteers in experiments.
中文摘要:

这篇论文涉及一个控制方法因为有 electromyography (EMG ) 的一个皮骨骼脚关节发信号。人的脚关节和皮骨骼脚关节的 EMG 信号被介绍。然后,一个控制方法被建议用 EMG 信号控制皮骨骼脚关节。神经网络模型这里使用了的前馈控制由四层组成并且使用训练算法的背繁殖。从神经网络的输出信号被小浪变换处理。最后,从输出信号产生的控制订单被传递给马达控制器并且驱使皮骨骼移动。通过实验,脚关节运动的神经网络预言的平等被给关联系数评估。建议方法罐头精确地控制脚关节关节的运动,这从试验性的结果被显示出。

英文摘要:

This paper is concerned with a control method for an exoskeleton ankle with electromyography (EMG) signals. The EMG signals of human ankle and the exoskeleton ankle are introduced. Then a control method is proposed to control the exoskeleton ankle using the EMG signals. The feed-forward neural network model applied here is composed of four layers and uses the back-propagation training algorithm. The output signals from neural network are processed by the wavelet transform. Finally the control orders generated from the output signals are passed to the motor controller and drive the exoskeleton to move. Through experiments, the equality of neural network prediction of ankle movement is evaluated by giving the correlation coefficient. It is shown from the experimental results that the proposed method can accurately control the movement of ankle joint.

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期刊信息
  • 《上海大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海大学
  • 主编:孙晋良
  • 地址:上海市宝山区上大路99号126信箱
  • 邮编:200444
  • 邮箱:xuebao@mail.shu.edu.cn
  • 电话:021-66135508
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2861
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1718/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1996年获得第二届上海市优秀科技期刊二等奖,1999年获得上海市高等学校优秀自然科学学报二等奖,1999年获得全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,2000年获得《CAJ-CD规范》执行优秀奖,2004年获得全国高校优秀科技期刊二等奖,2004年和2006年获上海市科技期刊编校质量优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6234