Design and implementation of an EMG driven upper limb exoskeleton
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BERKEM VURAL
Danışman: Claudıa Fernanda Yaşar
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tez projesinde, fizyolojik olarak sorunlu bir kolun rehabilitasyonu için bir üst ekstremite dış iskeleti tasarlamaya yönelik tam entegre bir tasarım çalışması sunulmaktadır. Seçilen ve önceden belirlenmiş koşulları teşhis etmek ve sınıflandırmak amaçlanmaktadır. Tasarım, bir Elektromiyografi (EMG) sinyali başlangıcını içerir ve önerilmiş özgün sinyal işleme adımlarını çalıştırarak, bu tür kas sinyallerinin sınıflandırılması ve tanıya odaklanır. Levenberg-Marquardt algoritması eğitim yöntemi tabanlı Yapay Sinir Ağı (YSA) aracılığıyla, tasarım rehabilitasyon süreci için operasyon fazını belirleyerek elde edilir. Hill kas modeline göre, işlenmiş yüzey EMG sinyali tarafından gerekli tork gelişimi önerilir, ardından sistem ayarlanabilir benzersiz bir adaptif denetleyici tarafından iyi bir şekilde çalıştırılır. Sinyal işleme bölümünde, literatürdeki genel yöntemlerin aksine, Teager-Kaiser yöntemi bu adımların merkezine yerleştirilir. Bu yaklaşım, EMG sinyalinde kullanılabilir verilerin minimum kaybını sağlar ve sinyal verilerinin daha kesin bir yapıya dönüştürülmesi için çok daha fazla bilgi sağlar. Bu kesin yapı, veri işleminde önerilen tepe seçimi yöntemi tarafından desteklenir. Daha sonra, bir YSA bu sinyalleri sınıflandırmak ve nöropatik, miyopatik ve sağlıklı kas sinyalleri arasındaki farkı belirlemek için efektif biçimde eğitilir. Bu belirleme, sagital düzlemin anatomik olarak fleksiyon-ekstansiyon hareketi üzerinde gerçekleştirilir. Tasarım sınırlarından biri olarak, koronal düzlem hareketleri, yani abdüksiyon-adüksiyon hareketi pasif olarak elde edilir; ancak, Fourier dönüşümü tabanlı frekans analizine göre, Parkinson hastalığının titremesi, EMG olmadan da önerilen sinyal işleme yöntemi ile teşhis edilebilir. Bu araştırmanın bir diğer katkısı, önerilen Fonksiyon Yaklaşım Tekniği (FAT) tabanlı adaptif denetleyicidir. Ticari üst ekstremite dış iskeletleri ve genellikle endüstriyel robotik kollar, PID denetleyici, PD tabanlı hesaplanmış tork denetleyici vb. gibi geleneksel kontrol tekniklerinin kullanımıyla tasarlanır. Bu çalışmada, PD tabanlı hesaplanmış tork denetleyici ile yeni tasarlanmış adaptif denetleyici arasındaki karşılaştırmalı içgörü tasvir edilmiştir. Rehabilitasyon süreci için kritik öneme sahip olan yol takibindeki hesaplanan tork kontrolcüsünün kusurları nedeniyle, önerilen bir Fourier serisi türetilmiş fonksiyon yaklaşım tekniği ile çalıştırılan adaptif kontrolcü, yörünge planlaması açısından daha iyi performans elde eder. Kontrolcü, literatürdeki adaptif kontrolcü yaklaşımları arasında genellikle görülen regresör matrisinin kullanımı olmadan robotik kolun temel parametrelerini tahmin edebilir. Bu yenilik, tasarımı farklı bireylerin farklı antropometrik verileri için benzersiz ve ayarlanabilir hale getirir. Mekanik tasarım, kolay, hızlı, ucuz ve kullanıcı odaklı olarak üretilebilen 3D yazdırılmış parçalar aracılığıyla hazırlanır. Bu nedenle, sistem herhangi bir sosyokültürel kökenli kas problemi çeken herhangi bir kişi için kullanılabilir. Özetle, bu tez projesi, gelişmiş EMG sinyal işleme ve yenilikçi kontrol stratejileri yoluyla etkili rehabilitasyonu amaçlayan bir üst ekstremite dış iskeletinin tasarımı ve uygulanmasına yönelik kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. Sinyal işleme, ANN'nin sağlam sınıflandırma yetenekleriyle birleştiğinde, kas rahatsızlıklarının kesin teşhisine olanak tanır. Ayrıca, FAT tabanlı uyarlanabilir kontrolör, yörünge planlama ve bireysel anatomik varyasyonlara uyum sağlamada üstün performans göstermektedir. Bu katkılar, üst ekstremite bozuklukları olan bireyler için kişiselleştirilmiş ve etkili terapi için umut verici bir çözüm sunarak rehabilitasyon teknolojisinde önemli ilerlemeler için potansiyeli vurgulamaktadır.