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基于sEMG信号和BPNN算法的机械臂控制系统设计
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国家自然科学基金项目(61972239);陕西省教育厅专项科学研究计划项目(18JK0160);陕西理工大学科研基金项目(SLGKYXM2308);陕西省教育厅专项科研计划(18JK0154);陕西省科技厅研究项目(2022GY-122)


Design of Robot Arm Control System Based on sEMG Signal and BPNN Algorithm
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    摘要:

    为了解决市场康复假肢功能单一、使用效果极差和价格昂贵等缺点,提出一种基于表面肌电信号的机械手控制系统。该系统主要分为两部分:一部分是基于Cortex-M4系列的肌电信号采集、预处理、BP神经网络分类的信号处理系统;另一部分是基于Cortex-M3系列的机械手臂控制系统。信号处理系统发出控制命令无线传输到机械臂,控制6舵机自由度的机械臂,实现6个动作的展示。试验结果证明:该系统能够实现6个动作的自学习,成功率在80%以上,系统有一定的应用价值。

    Abstract:

    In order to solve the shortcomings of single function, extremely poor use effect and high price of market rehabilitation prosthesis, a control system of the manipulator was proposed based on surface EMG signals. The system was mainly divided into two parts. The one part was a signal processing system based on Cortex-M4 series EMG signal acquisition, preprocessing, BP neural network classification. The other part was the robotic arm control system based on the Cortex-M3 series. The signal was sent by the processing system to control the robotic arm with 6 DOF to realize the display of six actions through wireless transmission. The test results show that the system can realize self-learning of six actions, the success rate is over 80%, and the system has certain application value.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩团军.基于sEMG信号和BPNN算法的机械臂控制系统设计[J].机床与液压,2023,51(19):106-111.
HAN Tuanjun. Design of Robot Arm Control System Based on sEMG Signal and BPNN Algorithm[J]. Machine Tool & Hydraulics,2023,51(19):106-111

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  • 在线发布日期: 2023-10-31
  • 出版日期: 2023-10-15