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研究生: 柯朝倫
CHAO-LUN KE
論文名稱: 基於FPGA開發模糊分類肌電訊號導引機械臂
FPGA Based Fuzzy Classification of Electromyography Signal for Guidance Control a Robot Manipulator
指導教授: 施慶隆
Ching-Long Shih
口試委員: 李文猶
Wen-Yo Lee
何昭慶
Chao-Ching Ho
黃志良
Chih-Lyang Hwang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電資學院 - 電機工程系
Department of Electrical Engineering
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 64
中文關鍵詞: 模糊分類肌電訊號FPGA
外文關鍵詞: Fuzzy Classification, Electromyography, FPGA
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  • 本論文旨在應用FPGA實現結合肌電訊號與機械臂的導引系統。肌電圖(Electromyography,EMG)是一種在肌肉收縮過程中產生的生理訊號,因此肌電訊號加以分析處理後,可以當作導引機械臂運動的控制命令。針對肌電訊號與相對應的手部運動關係進行分析,操作者可利用手臂肌肉藉由此系統操縱機械臂。由生理訊號擷取板擷取三組肌肉電訊號,經由類比數位轉換器將訊號轉換成數位訊號。然後經由系統進行特徵值計算並利用模糊邏輯分類輸出馬達位置命令值,最後由伺服控制模組完成機械臂的定位控制。整個系統的所有模組皆執行在Altera DE0-Nano FPGA發展板,設計程式為硬體描述語言Verilog。


    The thesis aims to utilize a FPGA chip for the implementation of the electromyography signal for guidance control a robot manipulator system. Electromyography is a physiological signal which is generated in the process of muscle contraction. EMG signals were analyzed and proceed, it can be a command for guiding robot manipulator. The operator can use their arm muscles to operate robot manipulator via analyzing the relationship between EMG signals and hand movements. The three channel EMG signals are converted into digital signals after they are inputted in analog-to-digital converter. These signals calculate the MAV and use fuzzy logic classification to classify the motor position command through system. Finally, positioning servo control module achieve manipulator control. All the modules of the system are implemented by the use of Altera DE0-Nano FPGA development board, and the system programming language is Verilog.

    摘要 Ⅰ Abstract Ⅱ 誌謝 Ⅲ 目錄 Ⅳ 圖表索引 Ⅶ 第一章 緒論 1 1.1 研究動機 1 1.2 文獻回顧 1 1.3 論文大綱 2 第二章 系統基礎理論 5 2.1生理訊號簡介 5 2.1.1 肌肉系統 5 2.1.2 肌電訊號產生 7 2.1.3 肌電訊號量測 8 2.1.4 電極片選用 10 2.2模糊邏輯簡介 12 2.2.1 模糊集合 13 2.2.2 隸屬函數 14 2.2.3 模糊推論 15 2.2.4 解模糊化 16 第三章 肌電訊號處理與機械臂控制方法 18 3.1肌電訊號處理 18 3.1.1肌肉選用及訊號量測 18 3.1.2肌電訊號前置處理電路 20 3.1.3特徵值計算 22 3.2肌電訊號模糊系統 23 3.2.1隸屬函數 25 3.2.2模糊系統規則庫 27 3.2.3解模糊化 30 3.3機械臂位置命令 32 3.3.1機械臂系統 32 3.3.2位置命令分類 34 第四章 以FPGA實現基於肌電訊號之機械臂控制系統 37 4.1系統硬體設備 37 4.1.1 Altera DE0-Nano發展板 38 4.1.2馬達驅動電路 39 4.2系統軟體架構 41 4.2.1馬達光編碼器解碼模組 42 4.2.2脈波寬度調變模組 43 4.2.3數位PID控制器模組 43 4.2.4位置參考命令軌跡模組 44 4.2.5機械臂狀態機模組 45 第五章 實驗結果 47 5.1肌電訊號擷取電路板實驗結果 48 5.2肌電訊號特徵值 50 5.3馬達命令分類測試 51 5.4機械臂狀態機測試 54 5.5位置參考命令軌跡 56 5.6設計特點 56 第六章 結論與建議 58 6.1結論 58 6.2 建議 59

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    無法下載圖示 全文公開日期 2020/06/23 (校內網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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