Geri Dön

Biyonik el protezlerinde kullanılan emg tabanlı denetim yöntemlerinin deneysel karşılaştırılması ve yüzey EMG işaretlerinden el açısının kestirimi

Experimental comparison of emg-based control methods used in bionic prosthetic hands and hand angle estimation from surface EMG signals

PDF İndir

  1. Tez No: 827017
  2. Yazar: MEHMET SERDAR ÇELİK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLYAS EMİNOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Dünyamızda artan ve yaşlanan nüfus ile birlikte fiziksel engelli bireylerin sayısı da hızla artmaktadır. Ne yazık ki proteze erişebilen ampute birey sayısında bu sayıya paralel bir artış gerçekleşmemiştir. Ekonomik nedenler ampute bireylerin proteze erişimine engel olurken, erişebilen kullanıcıların büyük bir oranı da protez kullanımını terk etmektedir. Her ne kadar protez geliştiricileri protez denetimini güvenilir biçimde gerçekleştirmek için pek çok duyusal ve biyolojik işaretler kullansa da elde edilen çıktı doğal uzuv yetilerinin çok gerisinde kalmaktadır. Bu tez en genel biçimde üst ekstremite ampute bireyler için myoelektrik denetimli protezlerde kullanılan mevcut denetim yöntemlerini inceler ve yeni denetim yöntemi geliştirme çabalarına yol göstermeyi hedefler. Tez üç farklı uygulamayı içerir. İlk uygulamada günümüz akademik ve ticari çalışmalarında kullanılmakta olan myoelektrik protez denetim yöntemleri karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve elde edilen sonuçlar ışığında kullanıcı için daha konforlu ve daha insansı protez denetim yöntemlerinin geliştirilebilmesi için özgün öneriler sunulmuştur. İkinci uygulama kapsamında protez el açılma açısının bireyin ilgili kaslarından elde edilen yEMG işaretlerinden kestirimini içeren gerçek zamanlı biçimde uygulanabilir regresyon tabanlı bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulama iki farklı kestirimci (MLP ve MLP-NARX), iki farklı el/bilek hareketi (el açma ve bilek ekstensiyon) ve üç farklı ön kol yEMG veri alım noktası kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Uygulama sonucunda, MLP-NARX modelinin yEMG girişine bağlı olarak el/bilek hareket açılarını çok yüksek doğrulukla (>%99) tahmin edebildiği görülmüştür Üçüncü uygulamada ise amputelerin protezlere adaptasyon sürecini kolaylaştırmak ve ampute eğitimini daha etkin kılmak amacıyla bir simülatör tasarımı gerçekleştirilmiştir. Tez uygulamalarından elde edilen sonuçlar kişiye özel tasarlanan farklılaştırılabilir (hibrit denetim yöntemleri kullanan) ve kişinin sağlam uzvunu taklit edebilme yetilerine sahip (regresyon-tabanlı) protez denetim yöntemleri geliştirme yaklaşımlarının önemini ortaya koymaktadır. Önerilen yöntemler, gelecek çalışmalarda birden çok kastan toplanan yEMG verisi ile birden fazla eklem hareketinin eş zamanlı olarak gerçekleştirilebilen myoelektrik protez denetleyicilerinin tasarımı için kullanılacaktır.

Özet (Çeviri)

The number of physically disabled individuals is increasing rapidly with the increasing and ageing population in the world. Unfortunately, the number of amputees who can access prosthesis does not increase in parallel with this number. While economic reasons prevent amputees from accessing prostheses, a large proportion of users who can access prostheses abandon the use of prostheses. Although prosthesis developers use many sensory and biological cues to reliably control the prosthesis, the output falls far short of natural limb capabilities. In the most general form, this thesis analyses the current control methods used in myoelectrically controlled prostheses for upper limb amputees and aims to guide efforts to develop new control methods. The thesis includes three different applications. In the first application, the myoelectric prosthesis control methods used in today's academic and commercial studies are comparatively analysed and in the light of the results obtained, original suggestions are presented for the development of more comfortable and more humane prosthesis control methods for the user. Within the scope of the second application, a regressionbased application that can be applied in real time, which includes the estimation of the prosthesis hand opening angle from the surface EMG signals obtained from the relevant muscles of the individual, has been realised. This application was performed using two different estimators (MLP and MLP-NARX), two different hand/wrist movements (hand opening and wrist extension) and three different forearm sEMG data acquisition points. As a result of the application, it was observed that the MLP-NARX model was able to predict the hand/wrist movement angles with very high accuracy (>99%) depending on the EMG input. In the third application, a simulator was designed to facilitate the adaptation process of amputees to prostheses and to make amputee training more effective. The results obtained from the thesis applications reveal the importance of approaches to develop prosthesis inspection methods that are customised, differentiable (using hybrid inspection methods) and capable of mimicking the intact limb (regression-based). The proposed methods will be used in future studies to design myoelectric prosthesis controllers that can simultaneously perform multiple joint movements with surface EMG data collected from multiple muscles.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    860895

    Perception estimation and torque control for hand prostheses using EEG and EMG signals

    El protezleri için EEG ve EMG sinyalleriyle algı kestirimi ve tork kontrolü

    NEDİME KARAKULLUKCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT YILMAZ

  2. Tez No

    445013

    Biyonik el kontrolü için EMG işaretlerininin makine öğrenmesi yöntemiyle sınıflandırılması

    Wavelet transformation and classification with machine learning methods of electromyography signals for bionic hand control

    DUYGU BAĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL

  3. Tez No

    214011

    Emg işaretlerinin işlenmesi ve sınıflandırılması

    Processing and classification of emg signals

    İSMAİL YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA

  4. Tez No

    513062

    Agrobacterium tumefaciens enfeksiyonu ile ilişkili konak faktörlerin arpa (Hordeum vulgare L.) bitkilerinde araştırılması

    Investigation of host factors associated with Agrobacterium tumefaciens infection in barley (Hordeum vulgare L.) plants

    NADIA EL SARRAF

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Genetikİstanbul Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ GÜREL

  5. Tez No

    682876

    Biyonik mimarlığın bina kabuk sistemlerinde kullanımı

    Bionic architecture review on building envelope system

    ELMAS KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MimarlıkKTO Karatay Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL TERECİ

Geri Dön