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Control de seguimiento de fuerza de estimulación eléctrica funcional a través de control híbrido de rechazo activo de perturbaciones

Autores: Huo, Benyan; Wang, Ruishun; Qin, Yunhui; Wu, Zhenlong; Bian, Guibin; Liu, Yanhong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Control de seguimiento de fuerza de estimulación eléctrica funcional a través de control híbrido de rechazo activo de perturbaciones


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Accidente cerebrovascular
Entrenamiento de fuerza muscular
Miembro superior
Estimulación eléctrica funcional
Modelo de Hammerstein
Control de rechazo activo de perturbaciones

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 27

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El ictus es una enfermedad mundial con una alta tasa de incidencia. Después de sobrevivir a un ictus, la mayoría de los pacientes quedan con extremidades superiores o inferiores afectadas. El entrenamiento de la fuerza muscular es vital para que los pacientes de ictus recuperen la función de las extremidades y mejoren su calidad de vida. Este artículo propone un método de control de seguimiento de fuerza para la extremidad superior basado en estimulación eléctrica funcional (FES), que es un enfoque de rehabilitación prometedor. Se propone un modelo de Hammerstein modificado para describir la dinámica no lineal del bíceps braquial, que consta de una función de mapeo no lineal, dinámica lineal y un componente de retardo temporal para representar el proceso bioquímico de contracción muscular. Se presenta un método rápido de identificación de modelo basado en el algoritmo de mínimos cuadrados. Para hacer frente a la variación de la dinámica muscular, se propone un control híbrido de rechazo de perturbaciones activas (ADRC) para estimar y compensar la incertidumbre del modelo y las perturbaciones no medidas. Se proporciona el proceso de ajuste de parámetros. Al final, se verifica el rendimiento de los métodos propuestos a través de simulaciones y experimentos. En comparación con el método de controlador proporcional integral derivativo (PID), los métodos propuestos podrían suprimir la incertidumbre del modelo y mejorar la precisión de seguimiento.

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