Sistema de control para la rehabilitación inteligente y progresiva en terapias de rehabilitación articular de la mano por medio de un exoesqueleto robótico
View/ Open
Date
2021Directors
Colorado Montaño, Julian DavidPublisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ingeniería
Program
Ingeniería Electrónica
Obtained title
Ingeniero (a) Electrónico
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Share this record
Citación
Metadata
Show full item record
PDF documents
English Title
Control system for intelligent and progressive rehabilitation in hand joint rehabilitation therapies by means of a robotic exoskeletonResumen
Los accidentes cerebrovasculares (ACV) son uno de los problemas de salud pública más importantes que causan discapacidad motora. Las terapias de rehabilitación con repetición de movimientos fiables permite la recuperación gradual de la movilidad. Este trabajo propone un sistema de control adaptativo predictivo para compensar los efectos del esfuerzo muscular en la rehabilitación articular de la mano, mediante un exoesqueleto robótico. Para este propósito, se utilizó una base de datos de señales electromiográficas (EMG) de pacientes que sufrieron accidentes cerebrovasculares, para determinar la trayectoria articular de la terapia y la velocidad controlada por el exoesqueleto según tres niveles de esfuerzo muscular. Las múltiples entradas utilizadas permitieron una precisión sobresaliente en el seguimiento además de dar asistencia activa cuando se requiera, mientras que fuerza al paciente para cumplir con el ejercicio de la terapia, superando esquemas de control en términos de seguimiento.El trabajo está dividido en cuatro etapas: i) El desarrollo del modelo dinámico del exoesqueleto robótico mediante la formulación de Newton-Euler. ii) La selección de la configuración de control en lazo cerrado para la implementación de una técnica de control adaptativa predictiva. iii) La sintonización de los parámetros de control bajo simulación, a partir del modelo dinámico del exoesqueleto y una base de datos con la información de fatiga muscular provenientes de las señales EMG. iv) La validación del funcionamiento del sistema de control por medio de un protocolo de pruebas experimentales a partir de la base de datos referente a la fatiga muscular y el prototipo de exoesqueleto sobre un dedo de la mano.
Abstract
Strokes (CVA) are one of the most important public health problems that cause motor disability. Rehabilitation therapies with reliable repetition of movements allow gradual recovery of mobility. This work proposes a predictive adaptive control system to compensate for the effects of muscular effort in the joint rehabilitation of the hand, using a robotic exoskeleton. For this purpose, a database of electromyographic signals (EMG) of patients who suffered cerebrovascular accidents was used to determine the joint trajectory of the therapy and the speed controlled by the exoskeleton according to three levels of muscular effort. The multiple inputs used allowed an outstanding precision in the follow-up in addition to providing active assistance when required, while forcing the patient to comply with the exercise of the therapy, surpassing control schemes in terms of follow-up.The work is divided into four stages: i) The development of the dynamic model of the robotic exoskeleton by means of the Newton-Euler formulation. ii) The selection of the closed-loop control configuration for the implementation of a predictive adaptive control technique. iii) The tuning of the control parameters under simulation, from the dynamic model of the exoskeleton and a database with the muscle fatigue information from the EMG signals. iv) The validation of the operation of the control system by means of an experimental test protocol based on the database referring to muscle fatigue and the exoskeleton prototype on a finger.
Themes
Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasExoesqueleto
Rehabilitación neuropsicológica
Terapia
Robótica
Google Analytics Statistics
Collections
- Ingeniería Electrónica [550]