基于表面肌电信号及肌肉疲劳的上肢肌力预测

来源：电子测量技术杂志2024年第5期北京时间：

作者：隋修武，高俊杰，梁天翼，蔡俊杰，王涛

单位：1.天津工业大学机械工程学院 天津 300387; 2.天津市现代机电装备技术重点实验室 天津 300387

摘要：为解决目前肌肉力测量时用肢体末端力表示实际肌肉力大小，以及未将肌肉疲劳程度考虑在内的问题，本文提出了一种基于表面肌电信号和肌肉疲劳的上肢肌肉力预测方法。利用AnyBody软件建立上肢肌肉骨骼模型，并将上肢末端力经过仿真得到单块肌肉的肌力大小；采用肌肉等长收缩的时间来表征肌肉疲劳程度。10名健康男性受试者进行上肢等长收缩实验，提取实验过程中肱二头肌肌电信号的积分肌电值、均方根、中值频率、平均功率频率、最大小波系数及其对应频率六个特征值；将肌肉力与特征值、肌肉疲劳程度进行分析后发现三者之间高度相关。采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值和阈值，构造并训练上肢肌力预测模型。经测试集检验结果表明，该方法的误差小于12%，可以对肌力进行较为准确的预测。

关键词：表面肌电信号;肌肉疲劳;SSA-BP回归预测模型;AnyBody;肌力预测

基金资助：中国航空科学基金（201729Q2001）项目资助