Modelovanie a riadenie nelineárnych dynamických systémov v aplikácií na chôdzu človeka
Show simple item record
dc.contributor.author |
Galajdová, Alena
|
|
dc.date.accessioned |
2021-11-04T12:01:23Z |
|
dc.date.available |
2021-11-04T12:01:23Z |
|
dc.date.issued |
2020-03-23 |
|
dc.identifier.isbn |
978-80-7454-898-7 |
en |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10563/50090
|
|
dc.description.abstract |
Pri modelovaní, simulácií a spracovaní fyziologických dát z bezdrôtových senzorových sietí sa využívajú okrem klasických prístupov na spracovanie dát aj metódy, ktoré odhaľujú zložitosť a komplexnosť fyziologických dát so zohľadnením funkcie centrálneho nervového systému. Využitie nelineárnej analýzy chôdze odhaľuje nelineárnu a chaotickú dynamiku signálov chôdze. Nelineárna analýza časových postupností dát má potenciál nájsť skryté zmeny signálov a trendy vo vývoji, ktoré nemožno nájsť použitím lineárnych metód.
Ľudská chôdza má vlastnosti typické pre deterministické chaotické systémy. Z tohto dôvodu bol navrhnutý systém, ktorý generoval chaotické dáta, ktoré boli ďalej použité na riadenie motorov v rehabilitačnom mechatronickom zariadení – topánkach. Systém slúži na tréning chôdze seniorov, pričom počas tréningu sú generované náhodné chaotické výchylky z rovnovážneho stavu aplikované na chôdzu.
Pre simulácie nelineárnych systémov je veľmi vhodné využitie nástrojov umelej inteligencie. Systém na predikciu elektromyografickej (EMG) aktivity svalov dolnej končatiny počas chôdze z kinematických údajov chôdze je výsledkom simulácií s využitím neurónovej siete. Navrhnutý model neurónovej siete preukázal schopnosť transformovať kinematický plán pohybu do aktivácie požadovaných svalov, a tiež že je možné modelovať predpokladanú funkčnú závislosť medzi kinematickými parametrami chôdze a obálkou amplitúdy EMG svalov dolnej končatiny. |
en |
dc.format.extent |
32 |
en |
dc.language.iso |
cs |
en |
dc.publisher |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně |
en |
dc.rights |
Profesorské teze jsou přístupné elektronicky pouze v rámci univerzity. |
en |
dc.subject |
Bezdrôtové senzorové siete, nelineárna analýza, chaos, neurónové siete, mechatronické rehabilitačné zariadenie, parametre chôdze.
|
en |
dc.subject |
Wireless Sensor Networks, Nonlinear Analysis, Chaos, Neural Networks, Mechatronic Rehabilitation Device, Gait Parameters.
|
en |
dc.title |
Modelovanie a riadenie nelineárnych dynamických systémov v aplikácií na chôdzu človeka |
en |
dc.title.alternative |
Modeling and control of nonlinear dynamic systems with application on human gait |
en |
dc.type |
Book |
en |
dc.date.accepted |
2020-02-18 |
|
dc.description.abstract-translated |
In the modeling, simulation and processing of physiological data from wireless sensors networks, there are also other methods in addition to classical data processing approaches. These methods reveal the complexity of physiological data, taking into account the central nervous system function. The use of non-linear gait analysis reveals the non-linear and chaotic dynamics of gait signals. Nonlinear analysis of time series data has the potential to find hidden signal changes, trends in development that cannot be found using linear methods.
Human gait has characteristics typical for deterministic chaotic systems. That is why, the system that generates chaotic data was designed and further was used for motors control in a rehabilitation mechatronic device - shoes. The system was used for training of seniors gait, while during training are generated random chaotic perturbations from the steady state applied to walking.
For simulation of nonlinear systems it is very suitable to use artificial intelligence tools. A system for prediction of lower limb muscles electromyographic (EMG) activity during gait from kinematic gait data is the result of simulations using a neural network. The proposed neural network
4
model has demonstrated the ability to transform the kinematic motion plan into the activation of the desired muscles, and also it is possible to model the predicted functional relationship between the kinematic gait parameters and the EMG envelope of the lower limb muscles. |
en |
dc.thesis.degree-discipline |
Řízení strojů a procesů |
en |
dc.date.submitted |
2019-11-06 |
|
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Show simple item record
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection
My Account