Geri Dön

Çok fonksiyonlu protezler için yapay sinir ağları kullanılarak miyoelektrik kontrol

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 34754
  2. Yazar: BEKİR KARLIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİT PASTACI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

ÖZET özellikle dirsek üstünden kolunu kaybedenler için kullanılan çok fonksiyonlu protezlerin kontrolü, bir çift yüzey elektrodundan alınan miyoelektrik işaretler kullanılarak yapılabilir. Kontrol stratejisi, herbiıi için aynı olan ve tekrarlanabilen kas kasılına, karakterleri setinin meydana getirdiği miyoelektrik işaretlerden kolaylıkla çıkarılan karakteristik parametrelerle olur. Bu parametreler kullanılarak farklı kas kasılma karaktarlerini sınıflara ayırmak mümkündür. Kas kasılmadı sınıflarının herbiri protez cihazının özel fonksiyonunu tetiklemek için kullanılır. Yapay sinîr ağı uygulaması miyoelektrik işaret analizlerini yerine getirmek için uygulanır. Bu araştırmanın amacı, çok açılı serbestiyete sahip kolun kontrolünü sağlayan daha çok güvenilir metodlan incelemektir. Miyoelektrik işaretleri sınıflandırmak için üç katman içeren bir çok katmanlı perceptron özbağlammlı ( AR: Auto Regressive ) model parametreleri ve işaret gücü özellikler olarak kullanılır. Bu özellikler kullanılarak, perception altı ayn kol fonksiyonları arasındaki farkı ayırdetmek için eğitilir. Perceptron sınıflandıncısı tarafından kullanılan iki-boyutlu karar sınırlan tesbit edilir. Bu adaptif nitelik, perceptronlann gelecekteki miyoelektrik işaret analizleri için faydalı bir araç sağlayabilir. Bu çalışmada, farklı hareketler ( dirsek açma, dirsek kapama, bilek bükme, bilek döndürme, kavrama ve dinlenme ) gözönflne alınmıştır ve bu fonksiyonlar 3000 iterasyon için % 96.11ik basarı oranında ayırriedilmiştir.

Özet (Çeviri)

SUMMARY The Control of multi functions prostheses can be accomplished using a myoelectric signal taken from a single pair of surface elektrodes. This has been demonstrated specifically in the case of prostheses for use by above elbow amputees. The control strategy in such situations is to have the user /subject generate a set of repeatable muscle contraction patterns, each having similar characteristic parameters that can be easily extracted from the myoelectric signal. By using these parameters, it is possible to segregate different muscle contraction patterns into classes. Each class of muscle contraction is used to trigger a particular function in the prosthetic device. A Neural Network implementation is applied to myoelectric signal analysis tasks. The motivation behind this research is to explore more reliable methods of deriving control for multidegree of freedom arm prostheses. A Multi Layer Perceptrons (MLP) implementation involves using a three-layer perceptron for classifying myoelectric signals. Auto regressive (AR) model parameters and the signal power are used as features. Using these features, the perceptron is trained to distinguish between six separate arm functions. The two-dimensional decision boundaries used by the perceptron classifier are deliated. This adaptive quality suggests that perceptrons may provide a useful tool for future MES analysis. In this study, different movements (elbow extension, elbow flexion, wrist supination, wrist pronation, grasp and relextion) are considered and these functions are discriminated with total success rate of 96. 1% for 3000 iterations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    465031

    İnsan elinin pozisyon ve kuvvetlerinin kestirimi amacıyla emg sinyallerinin sınıflandırılması

    Emg signal classification to predict the position and force patterns of human hand

    RAHİME YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ

    DOÇ. DR. YUNUS ZİYA ARSLAN

  2. Tez No

    637657

    Short term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini

    ALI GHADIRIASL NOBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  3. Tez No

    297897

    Neural networks applications in parameter setting of tube hydroforming and metal cutting processes

    Tüp şekillendirme ve metal işleme proseslerinde parametre belirleme için sinir ağı uygulamaları

    SEZGİ ÖZEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. G. MİRAÇ BAYHAN

  4. Tez No

    198962

    Yapay sinir ağları ile proteinlerin ikincil yapılarının kestirimi

    Protein secondary structure prediction with neural network

    ERTAN ATAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZYILMAZ

    PROF. DR. OKAN ERSOY

  5. Tez No

    781767

    Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

Geri Dön