Yarı etkin diz eklemlerinde yürüyüş evreleri kestirimi ve uygulaması
Prediction of gait phases and realization with semi-active knee prosthesis
- Tez No: 305896
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Diz protezi, Yapay sinir ağları, Yürüyüş evreleri, Knee prosthesis, Artificial neural Networks, Gait phases
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, mikroişlemci kontrollü protez diz tasarımı projesi dahilinde geliştirilmiş olan yarı etkin diz protezinin kullanıcının isteklerine ve çevresel koşullara uyum sağlayabilmesi amacıyla, yürüyüş evrelerinin kestirimi üzerine iki yöntem geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Bu amaçla yürüyüş hareketi betimlenmiş ve yürüyüş hareketinin bir çevrimini beş faklı evreye bölerek tanımlayan yürüyüş modeli benimsenmiştir. Yürüyüş hareketini incelemek üzere geliştirilmiş görüntü tabanlı ve doğrudan hareket ölçüm düzenekleri ile sağlıklı bir denek üzerinden veriler toplanmış ve benzetim ortamında veriler ile detaylı analizler gerçekleştirilmiştir. İlk önce doğrudan ölçüm düzeneğinden sabit bir hızda toplanan veriler ile yürüyüş evreleri kestirilmeye çalışılmıştır. Aynı şekilde farklı hızlar için de geliştirilen evre kestirim yöntemleri, tasarlanan yürüyüş hızı kestirim algoritması ile bir araya getirilerek, farklı hızlarda yürüyüş evrelerini kestirebilen bir yöntem geliştirilmiştir. Farklı hızlarda evre kestirimi gerçekleştirebilmek için ayrıca, yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımını içeren bir yöntem de geliştirilmiştir. Birbirine benzer doğrulukta çalışan yöntemlerin bir takım eksiklikleri bulunduğu gözlemlenmiştir. Eksiklikleri gidermek amacıyla hızın hesaplanamadığı durumlarda kesintiye uğramayan bir evre kestirim yöntemi geliştirilmiştir. Yöntem ayrıca verileri dinamik olarak normalize etmekte ve bu sayede evreleri daha sağlam ve doğru bir şekilde kestirebilmektedir. Aynı şekilde normalize edilmiş veriler ile eğitilmiş sinir ağının benzetim ortamında sınanan sonuçları, geliştirilen farklı hızlarda evre kestirimi yöntemleri arasında en yüksek doğrulukta çalışan yöntem olmuştur. Son aşamada, benzetim ortamında farklı hızlar için en yüksek doğrulukta çalışan iki yöntem, özel tasarlanmış kalıp ile protezi kullanabilen sağlıklı bir denek üzerinde mikrodenetleyici ile gerçek zamanlı uygulanmış ve doğrulukları sınanmıştır. Sonuçlar, normalize edilmiş verileri kullanarak geliştirilen iki metodun birbirine yakın doğrulukta çalıştığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, two real time gait phase estimation methods are developed and applied for semi active knee joint which is developed as a part of design of microcontroller based knee prosthesis project; in order to adapt to user demands and environmental conditions. For this purpose, gait movement is described and gait model that divides one gait cycle into five phases is used throughout the study. Data are collected from a regular subject with image based motion measurement system (MMS) and direct type MMS that are developed in order to analyse gait movement. Firstly, gait phases are estimated with the constant velocity data that are collected from direct type MMS. Gait phase estimation methods for distinct velocities which are developed in the same way, are processed together with gait speed estimation algorithm in order to develop a method that is able to estimate gait phases in different velocities. Besides, a method that uses artificial neural networks (ANN) is designed for the same purpose. It is stated that a number of corrections are needed for two methods that operate with similar accuracy values. A new gait estimation method which isn?t corrupted when velocity cannot be computed accurately, is developed in order to fix the problems. The method also normalizes the data dynamically, thus estimate phases more robust and accurate. ANNs that are trained with the normalized data are tested and resulted with the best accuracy values among the gait estimation methods in different velocities, that are developed in simulation environment. In the terminal state, two methods that operate with highest accuracy are applied real time with microcontroller. The methods are applied on a regular subject who uses a special-design socket that enables him to use prosthesis. The results show that the two methods that use normalized data, run with similar accuracy.
Benzer Tezler
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Effect of chymotrypsin on M1 type pyruvate kinase from rabbit muscle and L-type from sheep liver
Başlık çevirisi yok
NİLAY BAŞARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL
- Sera domates üretiminde aşı uygulaması ile elde edilen çift kök sistemine sahip domateslerin verim ve kalite yönünden üstünlükleri üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ALİ DİZDAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRETTİN MECİT
- Kalıp hazırlama teknikleri dersinde ders araçlarının öğrenci başarısına etkisi
Başlık çevirisi yok
FATMA BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HIFZI DOĞAN