基于PSoC和DP-PSO-SVM的便携式假肢控制系统

作者：张杨^*; 隋修武; 万凯新

来源：信息与控制, 2019, 48(04): 486-493.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2019.8475

• PSoC
• 便携式
• 模式识别
• 支持向量机(SVM)
• 双群粒子群优化算法(DP-PSO)
• 假肢控制

针对三自由度假肢阈值控制方式存在不直观、灵活性差的缺陷,控制效果较好的模式识别控制器存在便携性差、实用性差等问题,提出一种基于PSoC在线模式识别的肌电假肢控制系统设计方案.采用低功耗芯片PSoC作为主控制器,设计了一套便携式四通道sEMG(表面肌电信号)采集系统,采用双群粒子群优化算法改进的支持向量机(DP-PSO-SVM)构建分类识别器,并通过假肢驱动器实现假肢在线模式控制.实验结果表明:采用DP-PSO-SVM算法比采用标准粒子群SVM(PSO-SVM)算法构建的分类器识别精度提高4%,达到96.7%;该控制器对6种动作的在线识别率达到96.3%,且符合实时性要求.

• 单位
  天津工业大学