Identificação de sistemas modelo Narx para a fadiga muscular emindivíduos sem deficiência durante contrações isométricas voluntárias
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/RAOA-BEKLW4 |
Resumo: | This work consists of the development of a system identification methodology capable of modeling muscle fatigue during voluntary isometric movements of individuals without physical disability, using surface electromyographic (sEMG) and torque data. A protocol was performed with the dominant lower limb of the volunteer so that muscle fatigue was achieved. The torque measurement was performed by the isokinetic Biodex System 4 Pro and EMG was performed by the EMG_800C with non - invasive surface Ag / AgCl electrodes and in the bipolar configuration. Labview software was used for the acquisition of this data and Matlab® for signal processing and identification of the system studied. The objective was to find a model that relates two measures of muscular fatigue, using for this the electromyography as input and the torque as output of the system. In this analysis, the proposed methodology involved the NARX (Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous Inputs) model, with the error reduction rate (ERR), Akaike (AIC) and Bayes (BIC) criteria algorithms. The results show that the model proposed for each volunteer can be used due to the statistical similarity found. In addition, all the suggested models obtained good results when compared to other studies in the literature. The mean RMS error for the model with 15 regressors was 5.24% ± 2.59%; already for 10 regressors was 6.89% ± 2.83% and; for the general model, 5.54% ± 3.21. This allows concluding that the methodology adopted in this workwas successful for the conditions studied. |
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Identificação de sistemas modelo Narx para a fadiga muscular emindivíduos sem deficiência durante contrações isométricas voluntáriasTorqueContração muscular isométricaEletromiografiaEMG-DrivenFadiga muscularTorqueEngenharia elétricaEletromiografiaContração muscularFadiga muscularThis work consists of the development of a system identification methodology capable of modeling muscle fatigue during voluntary isometric movements of individuals without physical disability, using surface electromyographic (sEMG) and torque data. A protocol was performed with the dominant lower limb of the volunteer so that muscle fatigue was achieved. The torque measurement was performed by the isokinetic Biodex System 4 Pro and EMG was performed by the EMG_800C with non - invasive surface Ag / AgCl electrodes and in the bipolar configuration. Labview software was used for the acquisition of this data and Matlab® for signal processing and identification of the system studied. The objective was to find a model that relates two measures of muscular fatigue, using for this the electromyography as input and the torque as output of the system. In this analysis, the proposed methodology involved the NARX (Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous Inputs) model, with the error reduction rate (ERR), Akaike (AIC) and Bayes (BIC) criteria algorithms. The results show that the model proposed for each volunteer can be used due to the statistical similarity found. In addition, all the suggested models obtained good results when compared to other studies in the literature. The mean RMS error for the model with 15 regressors was 5.24% ± 2.59%; already for 10 regressors was 6.89% ± 2.83% and; for the general model, 5.54% ± 3.21. This allows concluding that the methodology adopted in this workwas successful for the conditions studied.Este trabalho consiste no desenvolvimento de uma metodologia de identificação de sistemas, capaz de modelar a fadiga muscular durante movimentos isométricos voluntários de indivíduos sem deficiência física, através dos dados de sinais eletromiográficos de superfície (sEMG) e de torque, visto que a literatura já tem referências sobre a utilização desses parâmetros. Foi realizado um protocolo com o membro inferior dominante do voluntário para que a fadiga muscular fosse atingida. A medição do torque foi realizada pelo isocionético Biodex System 4 Proe a coleta da eletromiografia (EMG) foi realizada pelo EMG_800C com eletrodos Ag/AgCl de superfície, não invasivos e na configuração bipolar. O software Labview foi utilizado para a aquisição desses dados e o Matlab® para o processamento dos sinais e identificação do sistemaestudado. O objetivo foi encontrar um modelo que relacione essas duas medidas de fadiga muscular, utilizando para isso a eletromiografia como entrada e o torque como saída do sistema. Nessa análise, a metodologia proposta envolveu o modelo NARX (Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous Inputs) juntamente com os algoritmos de taxa de redução de erro (ERR), critérios de Akaike (AIC) e de Bayes (BIC). Os resultados apresentados demonstram que o modelo propostopara cada voluntário pode ser utilizado devida a semelhança estatística encontrada, além disso, todos os modelos sugeridos obtiveram bons resultados quando comparados a outros trabalhos da literatura. O erro RMS médio para o modelo com 15 regressores foi de 5,24% ± 2,59%; já para 10 regressores foi de 6,89% ± 2,83% e; para o modelo geral, 5,54% ± 3,21. Isso permite concluir que a metodologia adotada neste trabalho obteve resultados satisfatórios para as condições estudadas.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGHenrique Resende MartinsRenan Fernandes KozanRenan Alves ResendeEduardo Mazoni Andrade Marcal MendesAmanda Fernandes Vilaça Martins2019-08-11T11:31:01Z2019-08-11T11:31:01Z2018-11-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1843/RAOA-BEKLW4info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMG2019-11-14T11:17:38Zoai:repositorio.ufmg.br:1843/RAOA-BEKLW4Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2019-11-14T11:17:38Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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