CN112706868B - 一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统 - Google Patents

一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于肌电评估的智能助力自行车监控系统，包括肌电信号采集模块，肌电预估单元，骑行力度管理单元，以及力矩电机系统；所述肌电信号采集模采集人体肌电信号，并将采集到的肌电信号发送给肌电预估单元；所述肌电预估单元通过肌电信号的频率和幅度的计算可以得到肌肉的力量和疲劳程度，并给出对应当前肌肉的力量和疲劳程度的最佳骑行扭矩；所述骑行力度管理单元根据最佳骑行扭矩，从而对力矩电机系统中电机的扭矩进行控制。本发明极大程度的利用骑行效率，提高了电池的使用率，增加了续航里程。

Description

一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统
技术领域
本发明涉及一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统，属于助力自行车技术领域。
背景技术
随着科技的发展，人们生活水平的提高，舒适度和安全性在产品中显得日益突出。特别助力自行车从代步通勤、休闲运动逐渐进入人们的日常生活。为保障消费者安全放心使用，提高骑行感，增加舒适度，以至于提高续航里程，目前电动自行车缺少腿部肌肉疲劳检测，无法实现：在人体疲劳时增加助力，在下坡时可以增加阻力，让人体在骑行时始终保持一个良好状态，并能保护肌肉的伤害达到有效锻炼的目的；因此需要一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本发明提供一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统。本发明极大程度的利用骑行效率，提高了电池的使用率，增加了续航里程。
技术方案：一种基于肌电评估的智能助力自行车监控系统，包括肌电信号采集模块，肌电预估单元，骑行力度管理单元，以及力矩电机系统；
所述肌电信号(EMG)采集模块通过人体腿部肌肉表面的微弱肌电信号采集、放大、采样、数字滤波，得到肌电信号，并将采集到的肌电信号发送给肌电预估单元；所述肌电预估单元通过肌电信号的频率和幅度的计算可以得到肌肉的力量和疲劳程度，并给出对应当前肌肉的力量和疲劳程度的最佳骑行扭矩；所述骑行力度管理单元根据最佳骑行扭矩，从而对力矩电机系统中电机的扭矩进行控制；最终让人体肌肉感受到力度和骑行力度管理单元输出的扭矩一致，让骑行者有舒适的骑行感觉。
所述肌电信号采集模块包括信号表面电极、前置差分放大电路、高通滤波电路、主放大电路、低通滤波器、AD转换、工频数字滤波，所述信号表面电极采集到信号后，信号经过前置差分放大电路、高通滤波电路、主放大电路、低通滤波器、AD转换、工频数字滤波后得到肌电信号数据。
所述骑行力度管理单元通过其助力扭矩传感器得到当前骑行所用扭矩，将当前骑行所用扭矩值和肌电预估模块得出的最佳骑行扭矩相比较，调节力矩电机系统的当前电机输出扭矩，实现过程包括以下步骤：
步骤1：自行车开始骑行，根据预先设置的骑行扭矩大小参数，电机输出对应的扭矩，人体腿部肌肉开始主动收缩。
步骤2：腿部肌肉的主动收缩过程中，肌电信号采集模块实时采集得到肌电信号数据，并将肌电信号数据发送给所述肌电预估单元。
步骤3：所述肌电预估单元对肌电信号进行信号处理，得出肌电信号的时域的积分值、时域的方差值、频域的平均功率值和中值频率；根据这些值可以预估得到当前肌肉力度大小和疲劳程度，再通过OUT公式换算得到当前肌肉的最佳力度，即最佳骑行扭矩，所述肌电预估单元将最佳骑行扭矩输出给所述骑行力度管理单元。
步骤4：所述骑行力度管理单元将当前最佳力度(最佳骑行扭矩)和预先设置的扭矩进行比较，如果当前最佳力度小于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则控制电机系统中的电机增加电机扭矩，直到肌电预估值(肌电预估值通过OUT公式得到最佳骑行转矩)和预先设置的值相等，使骑行者需要输出较小的力量就能保持现在的骑行状态。
步骤5：如果当前最佳力度大于预先设置的扭矩，所述骑行力度管理单元则控制矩电机系统中的电机减小电机扭矩，直到肌电预估值和预先设置的值相等，使骑行者需要输出更大的力量才能保持现在的骑行状态。
步骤6：通过扭力传感器测出当前力度，如果当前力度大于设定最大阈值，或骑行卡路里大于阈值，骑行力度管理单元发出报警，提醒骑行者停止运动防止扭伤或运动过量。所述骑行卡路里正比于电机扭矩*转速。比例系数可根据实际使用电机来标定。
基于肌电评估的智能助力自行车监控系统还包括通信模块、用户终端和服务器，通信模块负责将实时的肌电信号、电机功率、速度等数据传输到用户终端，用户终端相当于电动助力车的仪表，同时可以接收用户的操作指令；用户终端定期将数据发送给服务器；服务器负责永久保存用户骑行数据和进行大数据分析。
本发明可以模拟上坡力度让运动员训练，同时可以保护骑行人员防止扭伤。
将多种参数传输到服务器和用户终端；根据本发明，可以实时监控骑行者的状态智能提高骑行者的骑行感并可以提高续航里程。
用于实现上述系统的基于肌电评估的智能助力自行车监控方法，包括如下步骤：
步骤1：自行车开始骑行，根据预先设置的骑行扭矩大小参数，电机输出对应的扭矩，人体腿部肌肉开始主动收缩；
步骤2：腿部肌肉的主动收缩过程中，实时采集得到腿部肌肉的肌电信号数据；
步骤3：对肌电信号进行信号处理，得出其时域的积分值、方差值和频域的平均功率值和中值频率；根据这些值可以预估得到当前肌肉力度大小和疲劳程度，再通过OUT公式换算得到当前肌肉的最佳力度；
步骤4：当前最佳力度小于预先设置的扭矩，则增加电机扭矩，使骑行者需要输出较小的力量就能保持现在的骑行状态，直到肌电预估值和预先设置的值相等；
步骤5：当前最佳力度大于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则减小电机扭矩，使骑行者需要输出更大的力量才能保持现在的骑行状态，直到肌电预估值和预先设置的值相等。
步骤6：当前力度大于设定最大阈值，或骑行卡路里大于阈值，发出报警，提醒骑行者停止运动防止扭伤或运动过量。
令xi是采集肌电信号，i＝1,2…N，N表示获取的数字肌电信号长度，对肌电信号进行傅里叶FFT变换为肌电信号的频域值XI，用于转换成当前频率f的功率谱P(f)；
积分肌电值IEMG公式：时域的积分值
Figure GDA0003611885540000031
均方根RMS公式：
Figure GDA0003611885540000032
平均功率频率MPF公式：
Figure GDA0003611885540000033
中值频率MF公式：
Figure GDA0003611885540000034
肌肉收缩力大小变化时，EMG的积分肌电值，方差等时域特征值变化很大，频谱波形变化不大；而肌肉疲劳时，肌电信号传导速率与平均功率、中值频率等特征值成线性比例；通过公式T＝OUT(Xavg，X2avg，fmpf，fmf)计算人体最佳扭矩输出给骑行力度管理单元。
Figure GDA0003611885540000035
其中k为可调节的比例系数。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供的基于肌电评估的智能助力自行车监控方法及系统，具有如下优点：
(1)本发明利用肌电信号和助力自行车相结合，提升了助力自行车的智能化。
(2)本发明根据肌肉的疲劳程序智能调节骑行扭矩极大的提高骑行舒适度，增加骑行感。
(3)根据对肌电信号预估肌肉的发力大小，发出警报，避免骑行扭伤。
(4)根据肌肉的疲劳情况和骑行卡路里大小，发出报警，避免运动过量。
(5)实时调节助力扭矩，极大的利用电能，增加了续航里程。
附图说明
图1是本发明实施例的系统原理图；
图2是本发明实施例的肌电信号采集模块原理框图；
图3是本发明实施例的最佳力度分析原理图；
图4是本发明实施例的方法原理图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，基于肌电评估的智能助力自行车监控系统，包括肌电信号采集模块，肌电预估单元，骑行力度管理单元，以及力矩电机系统；
肌电信号(EMG)采集模块通过人体皮肤表面的微弱肌电信号采集、放大、采样、数字滤波，得到肌电信号，并将采集到的肌电信号发送给肌电预估单元；肌电预估单元通过肌电信号的频率和幅度的计算可以得到肌肉的力量和疲劳程度，并给出对应当前肌肉的力量和疲劳程度的最佳骑行扭矩；骑行力度管理单元根据最佳骑行扭矩，从而对力矩电机系统中电机的扭矩进行控制；最终让人体肌肉感受到力度和骑行力度管理单元输出的扭矩一致，让骑行者有舒适的骑行感觉。
肌电信号采集模块包括信号表面电极、前置差分放大电路、高通滤波电路、主放大电路、低通滤波器、AD转换、工频数字滤波后得到肌电信号数据；微处理器根据肌电预估模块计算得出人体当期最佳骑行扭矩。
骑行力度管理单元通过其助力扭矩传感器得到当前骑行所用扭矩，将当前骑行所用扭矩值和肌电预估模块得出的最佳骑行扭矩相比较，调节力矩电机系统的当前电机输出扭矩，实现过程包括以下步骤：
步骤1：自行车开始骑行，根据预先设置的骑行扭矩大小参数，电机输出对应的扭矩，人体腿部肌肉开始主动收缩。
步骤2：腿部肌肉的主动收缩过程中，肌电信号采集模块实时采集得到肌电信号数据，并将肌电信号数据发送给肌电预估单元。
步骤3：肌电预估单元对肌电信号进行信号处理，得出肌电信号的时域的积分值、时域的方差值、频域的平均功率值和中值频率；根据这些值可以预估得到当前肌肉力度大小和疲劳程度，再通过OUT公式换算得到当前肌肉的最佳力度，即最佳骑行扭矩，肌电预估单元将最佳骑行扭矩输出给骑行力度管理单元。
令xi是采集肌电信号，i＝0,1,2…N-1，N表示获取的数字肌电信号长度，对肌电信号进行傅里叶FFT变换为XI；
积分肌电值IEMG公式：
Figure GDA0003611885540000051
均方根RMS公式：
Figure GDA0003611885540000052
平均功率频率MPF公式：
Figure GDA0003611885540000053
中值频率MF公式：
Figure GDA0003611885540000054
肌肉收缩力大小变化时，EMG的积分肌电值，方差等时域特征值变化很大，频谱波形变化不大；而肌肉疲劳时，肌电信号传导速率与平均功率、中值频率等特征值成线性比例；肌电预估单元通过公式
Figure GDA0003611885540000055
计算人体最佳扭矩输出给骑行力度管理单元，fmf表示中值频率。
步骤4：骑行力度管理单元将当前最佳力度和预先设置的扭矩进行比较，如果当前最佳力度小于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则控制矩电机系统中的电机增加电机扭矩，直到肌电预估值和预先设置的值相等，使骑行者需要输出较小的力量就能保持现在的骑行状态。
步骤5：如果当前最佳力度大于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则控制矩电机系统中的电机减小电机扭矩，直到肌电预估值和预先设置的值相等，使骑行者需要输出更大的力量才能保持现在的骑行状态。
步骤6：当前力度大于设定最大阈值，或骑行卡路里大于阈值，骑行力度管理单元发出报警，提醒骑行者停止运动防止扭伤或运动过量。
用于实现上述系统的基于肌电评估的智能助力自行车监控方法，包括如下步骤：
步骤1：自行车开始骑行，根据预先设置的骑行扭矩大小参数，电机输出对应的扭矩，人体腿部肌肉开始主动收缩；
步骤2：腿部肌肉的主动收缩过程中，实时采集得到腿部肌肉的肌电信号数据；
步骤3：对肌电信号进行信号处理，得出其时域的积分值、方差值和频域的平均功率值和中值频率；根据这些值可以预估得到当前肌肉力度大小和疲劳程度，再通过OUT公式换算得到当前肌肉的最佳力度；
步骤4：当前最佳力度小于预先设置的扭矩，则增加电机扭矩，使骑行者需要输出较小的力量就能保持现在的骑行状态，直到肌电预估值和预先设置的值相等；
步骤5：当前最佳力度大于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则减小电机扭矩，使骑行者需要输出更大的力量才能保持现在的骑行状态，直到肌电预估值和预先设置的值相等。
步骤6：当前力度大于设定最大阈值，或骑行卡路里大于阈值，发出报警，提醒骑行者停止运动防止扭伤或运动过量。
令xi是采集肌电信号，i＝0,1,2…N-1，N表示获取的数字肌电信号长度，对肌电信号进行傅里叶FFT变换为XI；
积分肌电值IEMG公式：
Figure GDA0003611885540000061
均方根RMS公式：
Figure GDA0003611885540000062
平均功率频率MPF公式：
Figure GDA0003611885540000063
中值频率MF公式：
Figure GDA0003611885540000064
肌肉收缩力大小变化时，EMG的积分肌电值，方差等时域特征值变化很大，频谱波形变化不大；而肌肉疲劳时，肌电信号传导速率与平均功率、中值频率等特征值成线性比例；通过公式
Figure GDA0003611885540000065
计算人体最佳扭矩输出给骑行力度管理单元。
图3主要是肌电信号采集模块肌肉电信号的采集和分析部分，它是通过电极电信号采集，然后数据处理得到肌肉的受力状态和疲劳状态。
图4是系统的运行流程，(1)上电初始化监控系统；(2)如果系统是在更新、设置或没有骑行时，进入低功耗状态；(3)始骑行系统进入正常工作状态，采集肌电信号，获取当前人体的疲劳状态并分析计算得出人体的最佳运动有效值，给出电机的扭矩；(4)调节电机的扭矩；(5)返回第三步。

Claims (3)

1.一种基于肌电评估的智能助力自行车监控系统，其特征在于：包括肌电信号采集模块，肌电预估单元，骑行力度管理单元，以及力矩电机系统；
所述肌电信号采集模采集人体肌电信号，并将采集到的肌电信号发送给肌电预估单元；所述肌电预估单元通过肌电信号的频率和幅度的计算可以得到肌肉的力量和疲劳程度，并给出对应当前肌肉的力量和疲劳程度的最佳骑行扭矩；所述骑行力度管理单元根据最佳骑行扭矩，从而对力矩电机系统中电机的扭矩进行控制；
所述骑行力度管理单元通过其助力扭矩传感器得到当前骑行所用扭矩，将当前骑行所用扭矩值和肌电预估模块得出的最佳骑行扭矩相比较，调节力矩电机系统的当前电机输出扭矩，实现过程包括以下步骤：
步骤1：自行车开始骑行，根据预先设置的骑行扭矩大小参数，电机输出对应的扭矩，人体腿部肌肉开始主动收缩；
步骤2：腿部肌肉的主动收缩过程中，肌电信号采集模块实时采集得到肌电信号数据，并将肌电信号数据发送给所述肌电预估单元；
步骤3：所述肌电预估单元对肌电信号进行信号处理，得出肌电信号的时域的积分值、时域的方差值、频域的平均功率值和中值频率；根据这些值可以预估得到当前肌肉力度大小和疲劳程度，再通过OUT公式换算得到当前肌肉的最佳力度，即最佳骑行扭矩，所述肌电预估单元将最佳骑行扭矩输出给所述骑行力度管理单元；
步骤4：所述骑行力度管理单元将当前最佳力度和预先设置的扭矩进行比较，如果当前最佳力度小于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则控制电机系统中的电机增加电机扭矩，直到肌电预估值和预先设置的值相等，使骑行者需要输出较小的力量就能保持现在的骑行状态；
步骤5：如果当前最佳力度大于预先设置的扭矩，所述骑行力度管理单元则控制矩电机系统中的电机减小电机扭矩，直到肌电预估值和预先设置的值相等，使骑行者需要输出更大的力量才能保持现在的骑行状态；
步骤6：当前力度大于设定最大阈值，或骑行卡路里大于阈值，骑行力度管理单元发出报警，提醒骑行者停止运动防止扭伤或运动过量
令xi是采集肌电信号，i＝0,1,2…N-1，N表示获取的数字肌电信号长度，对肌电信号进行傅里叶FFT变换为XI；
积分肌电值IEMG公式：
Figure FDA0003626559890000011
均方根RMS公式：
Figure FDA0003626559890000012
平均功率频率MPF公式：
Figure FDA0003626559890000021
中值频率MF公式：
Figure FDA0003626559890000022
肌肉收缩力大小变化时，EMG的积分肌电值，方差变化很大，频谱波形变化不大；而肌肉疲劳时，肌电信号传导速率与平均功率、中值频率成线性比例；通过公式OUT公式
Figure FDA0003626559890000023
计算人体最佳扭矩输出，其中k为可调节的比例系数。
2.根据权利要求1所述的基于肌电评估的智能助力自行车监控系统，其特征在于：所述肌电信号采集模块包括信号表面电极、前置差分放大电路、高通滤波电路、主放大电路、低通滤波器、AD转换、工频数字滤波，所述信号表面电极采集到信号后，信号经过前置差分放大电路、高通滤波电路、主放大电路、低通滤波器、AD转换、工频数字滤波后得到肌电信号数据。
3.一种基于肌电评估的智能助力自行车监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：自行车开始骑行，根据预先设置的骑行扭矩大小参数，电机输出对应的扭矩，人体腿部肌肉开始主动收缩；
步骤2：腿部肌肉的主动收缩过程中，实时采集得到腿部肌肉的肌电信号数据；
步骤3：对肌电信号进行信号处理，得出其时域的积分值、方差值和频域的平均功率值和中值频率；根据这些值可以预估得到当前肌肉力度大小和疲劳程度，再通过OUT公式换算得到当前肌肉的最佳力度；
步骤4：当前最佳力度小于预先设置的扭矩，则增加电机扭矩，使骑行者需要输出较小的力量就能保持现在的骑行状态，直到肌电预估值和预先设置的值相等；
步骤5：当前最佳力度大于预先设置的扭矩，骑行力度管理单元则减小电机扭矩，使骑行者需要输出更大的力量才能保持现在的骑行状态，直到肌电预估值和预先设置的值相等；
步骤6：当前力度大于设定最大阈值，或骑行卡路里大于阈值，发出报警，提醒骑行者停止运动防止扭伤或运动过量；
令xi是采集肌电信号，i＝0,1,2…N-1，N表示获取的数字肌电信号长度，对肌电信号进行傅里叶FFT变换为XI；
积分肌电值IEMG公式：
Figure FDA0003626559890000024
均方根RMS公式：
Figure FDA0003626559890000025
平均功率频率MPF公式：
Figure FDA0003626559890000031
中值频率MF公式：
Figure FDA0003626559890000032
肌肉收缩力大小变化时，EMG的积分肌电值，方差变化很大，频谱波形变化不大；而肌肉疲劳时，肌电信号传导速率与平均功率、中值频率成线性比例；通过公式OUT公式
Figure FDA0003626559890000033
计算人体最佳扭矩输出，其中k为可调节的比例系数。
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