Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/71568 |
Resumo: | Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%. |
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Favieiro, Gabriela WinklerBalbinot, Alexandre2013-05-16T01:42:31Z2012http://hdl.handle.net/10183/71568000878936Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%.The scientific researches in the field of rehabilitation engineering are increasingly providing mechanisms to help people with a disability to perform simple tasks of day-to-day. With that in mind, this work aims to develop an experimental robotic prosthesis in order to implement, in the same, a control system that uses muscle signals and neuro-fuzzy networks for characterization of certain movements of a human arm, in order to enable further integration in rehabilitation systems. Preliminary tests showed that for the characterization of simple movements performed by a human arm, the exclusive use of simple techniques of signal processing is sufficient, as the use of the rms value. However, for the characterization of complex movements is required a more robust signal processing. For this was developed an experimental system that acquires through an electromyography (EMG) of 8 channels, the myoelectric signal with surface electrodes positioned in strategic places of the arm. The acquired signal uses, as a stimulus, a virtual model that demonstrates the hand-arm segment movements to be executed by the user at random. Finally, through a neuro-fuzzy network, which enables the distinction of both simple and compound movements, self-adapting to different users, the movements performed were characterized in 12 distinct movements, previously defined, with an average accuracy of 65%.application/pdfporEletromiografiaTecnologia assistivaProcessamento de sinaisMyoelectric signalNeuro-fuzzy networkHand-arm segment prosthesisDesenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braçoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2012mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000878936.pdf000878936.pdfTexto completoapplication/pdf4744544http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/1/000878936.pdf56a49d4e06afb717a2111e696a128c37MD51TEXT000878936.pdf.txt000878936.pdf.txtExtracted Texttext/plain180923http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/2/000878936.pdf.txtefdab916c51548fdf98fc788749b1574MD52THUMBNAIL000878936.pdf.jpg000878936.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1076http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/3/000878936.pdf.jpg2c74dac54d3eac0a1ca74e4673b5aac7MD5310183/715682018-10-17 07:41:01.527oai:www.lume.ufrgs.br:10183/71568Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T10:41:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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