一种肌电信号反馈的功能性电刺激闭环控制系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及功能性电刺激领域，特别是涉及一种肌电信号反馈的功能性电刺激闭 环控制系统及方法。
【背景技术】
[0002] 目前的商用和临床使用的功能性电刺激控制系统绝大部分采用开环控制系统方 法设计，并且没有引入肌电信号作为反馈对被控体进行模型和控制器更新。目前流行的开 环原理的控制系统往往缺少自适应调节能力，不能精确完成目标肌肉缩张控制任务而无法 实现相应的康复控制方案，其具体缺陷如下。
[0003] 1、缺少肌电信号的反馈信息对控制器和被控对象建模的自适应调节，控制器和模 型辨识误差较大；
[0004] 2、闭环控制器选择范围太窄，控制器需过多依据经验调节；
[0005] 3、不能通过肌电信号反馈信息更新或更改电刺激电极的安置位置。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种肌电信号反馈的功能性电刺激 闭环控制系统及方法，通过计算被刺激肌肉的肌电信号的绝对平均幅值，完成对电刺激的 脉冲数的闭环控制调节；建立了电刺激脉冲数-肌电绝对平均幅值模型，该肌肉模型基于 含时滞项Ha_erstein结构；改进了目前闭环功能性电刺激系统控制精度和解决了其控制 系统参数自适应能力不足的问题，实现了肌电信号反馈的功能性电刺激自适应控制。
[0007] 本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种肌电信号反馈的功能性电刺激 闭环控制系统，所述系统包括以下多个模块：
[0008] 功能性电刺激器，采用脉冲电流刺激被控对象的肌肉。
[0009] 肌电信号采集器，捕捉电刺激肌肉时产生的原始肌电信号，并对原始肌电信号进 行预处理，提取出电刺激脉冲数、电脉冲宽度和肌电绝对平均幅值。
[0010] 肌肉缩张模型，采用含时滞项的Ha_erstein模型对电刺激脉冲数和肌电绝对平 均幅值进行建模，采用卡尔曼滤波的方式对肌肉模型进行参数辨识，得到模型的线性和非 线性两部分的系数。
[0011] 模型预测控制器，根据参考肌肉激励轨迹和模式及参数辨识结果，通过最优预测 控制算法确定脉冲电流的最优的电脉冲宽度的控制量，再将该控制量反馈到功能性电刺激 器，对功能性电刺激器的进行参数更新，使得功能性电刺激器输出所需的脉冲电流，并对功 能性电刺激器进行实时的自适应控制。
[0012] 所述原始肌电信号为复合肌肉动作电位CMAP，即M波。
[0013] -种肌电信号反馈的功能性电刺激闭环控制方法，所述方法包括一下多个步骤：
[0014] Sl :功能性电刺激器初始化及信号同步；
[0015] S2:肌电信号采集器采集电刺激肌肉时产生的原始肌电信号，并对原始肌电信号 进行预处理，提取出电刺激脉冲数、电脉冲宽度和肌电绝对平均幅值；
[0016] S3 :采用含时滞项的Ha_erstein模型对电刺激脉冲数和肌电绝对平均幅值进行 建模，采用卡尔曼滤波的方式对肌肉模型进行参数辨识；
[0017] S4 :根据参考肌肉激励轨迹和模式及参数辨识结果，通过最优预测控制算法确定 脉冲电流的最优的电脉冲宽度的控制量，再将该控制量反馈到功能性电刺激器，对功能性 电刺激器的进行参数更新，使得功能性电刺激器输出所需的脉冲电流，并对功能性电刺激 器进行实时的自适应控制。
[0018] 步骤S2中所述的预处理包括：
[0019] ①去畸变量处理：在一个电刺激刺激周期内设定阈值模版做幅值判别；
[0020] ②提取原始肌电信号的绝对值和平均值；得到可易于控制和辨识的肌电信号幅 值；
[0021] ③计算平均值需要窗宽度：窗宽度为肌电信号的采样频率和电刺激脉冲电流频率 之比的四舍五入近似整数值；
[0022] ④归一化处理：保证卡尔曼滤波的稳定性。
[0023] 步骤S3中所述参数辨识的计算公式为：
[0025] 式中，y(k)-原始肌电信号的绝对平均值；y(k-i) -后向时肌电信号的绝对平均 值；
[0026] u (k) 一原始肌电彳目号的电脉冲宽度；ir] (k_i) 一后向电脉冲宽度的j次舉；
[0027] B1 (k) -待辨识的被控激励系统线性项参数A1 (k) -待辨识的被控激励系统非线 性项参数；C](k)一待辨识的被控激励系统非线性项参数；
[0028] k -电刺激迭代循环数；i 一线性项动态阶数；1 一线性项阶数上限；j 一幂次项动 态阶数;m-非线性项阶数上限；n-非线性项阶数上限；
回归部分。
[0030] 将步骤S3中的肌肉模型转换为状态空间结构，所述状态空间结构的形式为：
[0031] X (k) =A (k) X (k-1) +B (k) C> (u (k-1))
[0032] y(k) = X1(k)
[0033] 式中，y(k)-原始肌电信号的绝对平均值；
[0034] X (k) -状态方程变量；X (k-1) -上一状态方程变量；Xl (k) -上一状态方程变量首 元素；
[0035] A (k) -系数矩阵；B (k) -系数矩阵；
[0036] ? (u (k-1))-关于电刺激脉冲数的非线性矩阵；u (k-1)-上一电刺激脉冲数；
[0037] k 一电刺激迭代循环数。
[0038] 所述参数辨识包括先验证辨识过程，采用基于遗忘因子的卡尔曼滤波方法进行参 数辨识，其先验证辨识过程的公式为：
[0042] 式中，錢幻一先验辨识状态矩阵；卢(_一先验协方差矩阵；>'?(幻一预测控制输 出；
[0043] x(k-l)-上一状态变量测量值；u(k-l)-上一电刺激脉冲数； F (X (k-1)，u (k-1)) -上一状态变量测量值和电刺激脉冲数的非线性映射；
[0044] A(k-l)-待辨识系数矩阵;At (k-1)-系数矩阵转置；u(k-l)-上一电刺激脉冲 数；
[0045] 毛(幻一先验辨识状态矩阵首元素；k一电刺激迭代循环数；T一转置操作；A -遗 忘因子。
[0046] 步骤S4中所述的参数更新包括后验证更新过程，其后验证更新过程的公式为：
[0051] 式中，-先验辨识状态矩阵；戶(幻一先验协方差矩阵；)''(/〇-预测控制输 出；
[0052] S (k)一卡尔曼滤波系数矩阵；H (k) -卡尔曼滤波系数矩阵；Ht (k) -卡尔曼滤波系 数矩阵的转置；
[0053] K (k)-状态更新迭代系数矩阵；S 1GO-卡尔曼滤波系数矩阵逆；
[0054] X (k) -状态变量；y (k) -原始肌电信号的绝对平均值；
[0055] P(k)-测量值系数矩阵；汽々)一预估测量值系数矩阵；
[0056] k -电刺激迭代循环数；T一转置操作；I一单位矩阵；A -遗忘因子。
[0057] 根据参考肌肉激励轨迹和模式，对于肌肉模型进行预测控制，选取如下的成本函 数，并通过该成本函数对肌肉模型进行预测控制：
[0058]
[0059] 式中，J(k) 一成本函数；j |k 一电刺激迭代循环的前向预测或控制动态阶数； 以AI幻一前向预测肌电激励幅度；
[0060] ud(k+j)-期望肌肉激励控制目标；e ,-预测区间的优化系数；
[0061] h(k+j |k -电刺激前向脉冲数的多项式组合；h(k) -电刺激脉冲宽度的控制量调 节幅度；S j-控制区间的优化系数；
[0062] Np-预设预测区间；Nu-预设控制区间；
[0063] k -电刺激迭代循环数；j 一阶数动态值；d-期望值下角标。
[0064] 本发明的有益效果是：
[0065] 1)在功能性电刺激器完成初始化及信号同步后，开始对被控对象进行电刺激；肌 电信号采集器采集电刺激肌肉时产生的原始肌电信