[發明專利]基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法有效
| 申請號： | 202010116661.6 | 申請日： | 2020-02-25 |
| 公開（公告）號： | CN111207875B | 公開（公告）日： | 2021-06-25 |
| 發明（設計）人： | 陳成軍;黃凱;李東年;鄭帥;洪軍 | 申請（專利權）人： | 青島理工大學;西安交通大學 |
| 主分類號： | G01L5/24 | 分類號： | G01L5/24;A61B5/22 |
| 代理公司： | 福州科揚專利事務所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 魏珊珊 |
| 地址： | 266000 山東省青島市青島*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 粒度 并聯 cnn 模型 電信號 扭矩 匹配 方法 | ||
1.基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1、采集并保存操作者在試驗臺擰緊螺栓時的扭矩信號和肌電信號；
步驟2、根據試驗臺上用于測量擰緊扭矩信號的傳感器的量程，將該量程按照至少兩種粒度進行劃分，每種粒度劃分均生成與該粒度對應的多個扭矩區間，為每個扭矩區間添加一扭矩標簽；
步驟3、所述肌電信號按照每t秒為一個時間窗，生成各時間窗對應的肌電圖；
步驟4、計算出所述扭矩信號在各所述時間窗內所有扭矩的平均值，根據扭矩平均值所落入的扭矩區間確定各時間窗在每種粒度劃分下的扭矩標簽；
步驟5、生成樣本集，其至少包括兩個粒度的樣本集合，每個粒度樣本集合包括多張帶扭矩標簽的肌電圖；
步驟6、構造多粒度并聯CNN模型，其至少包含兩個并聯的獨立CNN模型，每個獨立CNN模型對肌電信號的分類粒度不同，使用同粒度的樣本集合訓練對應的獨立CNN模型；各所述獨立CNN模型輸入帶扭矩標簽的肌電圖，該扭矩標簽對應的粒度與模型粒度一致，輸出為扭矩標簽，將各獨立CNN模型的輸出扭矩標簽融合在一起，作為多粒度并聯CNN模型的預測扭矩值；所述融合為：取各粒度CNN模型輸出的最大概率的扭矩標簽對應的扭矩區間的中間值，計算所有中間值的平均值，將其作為多粒度并聯CNN模型的預測的扭矩值；
步驟7、將操作者實際裝配過程中的肌電信號輸入訓練后的所述多粒度并聯CNN模型，識別出預測的扭矩值作為裝配扭矩。
2.根據權利要求1所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于：所述步驟1中采用N個通道同時采集肌電信號，N為自然數；所述步驟3)為：對采集到的各通道肌電信號進行預處理，然后將各通道的各個肌電信號進行歸一化處理；繪制各時間窗對應的肌電圖，每一肌電圖包含該時間窗內各通道的歸一化處理后的肌電信號。
3.根據權利要求2所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于：應用公式(1)對肌電信號進行歸一化處理，將肌電信號映射到[0,1]范圍內；其中，Amax為N通道中肌電信號的最大值；Amin為N通道中肌電信號的最小值；Ai為第i個肌電信號值，A′i為第i個肌電信號歸一化處理后的值。
4.根據權利要求1所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于，所述步驟4為：對所述扭矩信號先進行標準化處理，再求均值；所述扭矩信號按照如下公式組進行標準化，得到T′i，其中，li為i型號扳手的長度，lmax為最長扳手的長度，Ti為i型號扳手下測量的扭矩值，Ti'為i型號下標準化后的扭矩值；
所述標準化公式組為：T′i＝lmaxTi/li。
5.根據權利要求2所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于：所述對采集到的各通道肌電信號進行預處理，包括如下步驟：采集到的肌電信號依次通過50Hz低通陷波器和30Hz零相移高通濾波，再將肌電信號中的復制進行反轉，然后再通過5Hz零相移低通濾波器進行濾波，模擬肌肉的低通濾波特性；其中，50Hz低通陷波器消除本地工頻對肌電信號的干擾；30Hz零相移高通濾波對接收到的肌電信號進行運動劣跡清除。
6.根據權利要求4所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于：所述扭矩信號標準化后進入如下預處理后再求均值：對扭矩信號應用50Hz低通陷波器，消除本地工頻對信號采集的影響，接著對處理后的扭矩信號應用30Hz零相移高通濾波進行濾波，清除運動劣跡。
7.根據權利要求1所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于：所述步驟1中，在操作者身上佩戴可穿戴設備進行肌電信號采集。
8.根據權利要求7所述的基于多粒度并聯CNN模型的肌電信號-扭矩匹配方法，其特征在于：所述可穿戴設備為MYO腕帶。
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