Desenvolvimento de uma prótese mioelétrica utilizando controle inteligente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amorim, Alefjohn Feitosa
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)
Texto Completo: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/1926
https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/3036
Resumo: Monografia
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spelling Desenvolvimento de uma prótese mioelétrica utilizando controle inteligenteEletromiográficoRedes neurais artificiaisVariáveis estatísticasPróteseENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAMonografiaIn recent years, the number of EMG-based care technologies for people with amputated limbs (upper and lower) has developed widely, but such technologies, such as prostheses, have several limitations, either by even at high cost. This work presents the development of an electromyographic (EMG) acquisition, processing and classification methodology for two channels using the AD620 instrumentation amplifier. Obtaining the EMG signal was performed for a healthy volunteer using non-invasive Ag-AgCl surface electrodes positioned in the muscles of the left forearm to capture the signals of four distinct movements: open hand, contraction hand, contraction claw and thumb contraction. These signs have as final objective the activation of a myoelectric prosthesis manufactured with the aid of a 3D printer. After obtaining these signals, a processing methodology was developed that allowed the extraction of seven statistical variables to each window, where it was composed of 100 samples of the EMG signal and obtained every 0.1 second, with an overlap of 50%. The processed signals were classified with the aid of Artificial Neural Networks, specifically the multilayer type. The means of adjustment in relation to the movements were: 100% for open hand, 98.99% for hand contraction, 99.99% for thumb contraction and 98.74% for claw contraction, resulting in an average accuracy of 99.43 %. Therefore, this approach represents a significant step in the development of more intuitive and low cost 3D printed myoelectric prostheses, with the possible extension to the control of several auxiliary devices.Nos últimos anos tem-se desenvolvido amplamente o número de tecnologias assistenciais com base em sinais eletromiográficos (EMG) destinadas à pessoas com membros amputados (superiores e inferiores), porém tais tecnologias, como próteses, possuem diversas limitações, sejam pela maneira de acionamento ou mesmo pelo elevado custo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de aquisição, processamento e classificação do eletromiográfico (EMG) para dois canais, utilizando o amplificador de instrumentação AD620. A obtenção do sinal EMG foi realizada para um voluntário saudável, utilizando eletrodos de superfície Ag-AgCl não invasivos, posicionados nos músculos do antebraço esquerdo, para a captura dos sinais de quatro movimentos distintos: mão aberta, contração mão, contração garra e contração polegar. Tais sinais possuem como objetivo final o acionamento de uma prótese mioelétrica fabricada com o auxílio de uma impressora 3D. Após realizado a obtenção desses sinais, foi desenvolvido uma metodologia de processamento que permitiu realizar a extração de sete variáveis estatísticas a cada janelamento, onde o mesmo era composto de 100 amostras do sinal EMG e obtido a cada 0,1 segundo, com uma sobreposição de 50 %. Os sinais processados foram classificados com o auxílio das Redes Neurais Artificiais, especificamente do tipo multicamadas. As médias de acerto em relação aos movimentos abordados foram: 100 % para mão aberta, 98,99 % para contração mão, 99,99 % para contração polegar e 98,74 % para contração garra, resultando assim uma acurácia média de 99,43 %. Portanto, essa abordagem representa um passo significativo no desenvolvimento de próteses mioelétricas impressa em 3D mais intuitivas e de baixo custo, com a possível extensão para o controle de vários dispositivos auxiliares.Trabalho não financiado por agência de fomento, ou autofinanciadoUniversidade Federal Rural do Semi-ÁridoBrasilCentro Multidisciplinar de CaraúbasUFERSABrito Filho, Francisco de Assishttp://lattes.cnpq.br/Laura, Tânia Lunahttp://lattes.cnpq.br/Arraes Júnior, Ernanohttp://lattes.cnpq.br/Amorim, Alefjohn Feitosa2019-12-05T14:10:14Z2019-12-05T14:10:14Z2018-04-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfAmorim (2018) (AMORIM, 2018)https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/1926https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/3036porAMORIM, Alefjohn Feitosa. Desenvolvimento de uma prótese mioelétrica utilizando controle inteligente. 2018. 82 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica), Centro Multidisciplinar de Caraúbas, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Caraúbas, 2018.CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)instacron:UFERSA2024-02-08T21:39:34Zoai:repositorio.ufersa.edu.br:prefix/3036Repositório Institucionalhttps://repositorio.ufersa.edu.br/PUBhttps://repositorio.ufersa.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ufersa.edu.br || admrepositorio@ufersa.edu.bropendoar:2024-02-08T21:39:34Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)false
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