메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Retheep Raj (National Institute of Technology Calicut) Rejith Ramakrishnan (National Institute of Technology Calicut) Karingannikalam Subramanian Sivanandan (National Institute of Technology Calicut)
저널정보
대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.6 No.4
발행연도
2016.1
수록면
276 - 286 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Purpose A surface electromyography (sEMG) drivenproportional-integral-derivative (PID) control method isproposed to control the prosthetic hand model according tohuman intentions in real time. Methods The sEMG signals are acquired from the bicepsand triceps brachii muscles of the human hand from 30 ablebodied subjects. Two time domain features, integrated EMG(IEMG) and number of zero crossing (ZC) are extractedfrom the sEMG signals and these features are used for theestimation of human forearm kinematics. The estimation ofhuman forearm kinematics is achieved by multi layeredperceptron neural network (MLPNN) model based on nonlinearauto regressive with exogenous (NARX) inputs. Theestimated human kinematics are utilized to control a directcurrent (DC) motor based prosthetic hand model using PIDcontroller. The controller parameters are tuned manually toobtain the best possible results. Results It is observed that the IEMG and ZC varies withchange in angular displacement and also with change inangular velocity. The performance of estimation and controlis evaluated using two statistical parameters, root meansquare error (RMSE) and regression value. The RMSE andregression value obtained during estimation of angulardisplacement is 5.89 and 0.97 and the corresponding valueobtained for the estimation of angular velocity is 18.91 and0.80. The RMSE and regression value obtained duringcontrol of angular displacement is 18.9096 and 0.9456 andthe corresponding value obtained for the control of angularvelocity is 27.91 and 0.68. Conclusions Experimental results confirm that the estimationusing MLPNN and PID controlled prosthetic DC motor handmodel performs well. The proposed method is simple indesign and can be implemented in a human being with fewer costs.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Englehart K / 2003 / A robust, real-time control scheme for multifunction myoelectric control / IEEE Trans Biomed Eng 50(7):848~854 google schola Robot PE / 2012 / An EMG-based control for an upper-limb power-assist exoskeleton robot / IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 42(4):1064~1071 google schola Phinyomark A / 2012 / Feature reduction and selection for EMG signal classification / Expert Syst Appl 39(8):7420~7431 google schola Au AT / 2000 / EMG-based prediction of shoulder and elbow kinematics in able-bodied and spinal cord injured individuals / IEEE Trans Rehabil Eng 8(4):471~480 google schola Khushaba RN / 2012 / Toward improved control of prosthetic fingers using surface electromyogram (EMG) signals / Expert Syst Appl 39(12):10731~10738 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0