功能性电刺激在线辨识及闭环控制方法研究

This proposal will study online system identification and closed loop control of functional electrical stimulation (FES) toward rehabilitation applications in clinical environment. Conventional FES systems may not encounter more complicated motor rehabilitation tasks, making the online modulation ability can not satisfy real-time requirement. In order to enhance stability, accuracy, and adaptivity of FES systems for real-time modulation, this proposal will mainly focuses on: 1) online modeling and identification issues on muscle-joint system under FES; 2) adaptive closed-loop control strategies for muscle(s) and joint(s); 3) single and multiple channel FES modulation mechanism for motor synergy and synthesis. This proposal aims at establishing online identification and closed-loop control framework for FES and making progresses on modeling of multiple muscular-joint system and single/multiple channel FES modulation. After finishing this work, the accomplished merit could be beneficial to advanced neuroprosthetics and rehabilitation training.

本项目主要面对功能性电刺激的临床康复应用，重点开展其在线系统辨识和闭环自适应控制方法的研究。传统的功能性电刺激离线辨识及开环控制方法无法应对日益复杂的神经康复训练和运动恢复任务，导致其在线调节性能无法满足实时需要。为提高功能性电刺激系统实时调节的稳定性、精确性、自适应性，本项目针对以上开环系统存在问题，主要研究：（1）功能性电刺激下肌肉-关节系统的模型在线辨识问题；（2）面向肌肉及关节运动的闭环功能性电刺激自适应控制方法；（3）面向肌肉-关节系统协同运动的功能性电刺激单/多通道调节机制。本项目将形成功能性电刺激的在线辨识和闭环控制框架，在电刺激下多肌肉-关节系统建模以及单/多电刺激自适应调节机制取得进展，为功能性电刺激下的神经修复和康复训练提供方法和相应技术。

功能性电刺激作为康复机器人领域内的一个重要技术，是一种更为主动的针对神经肌肉系统的康复技术，其在提高运动缺失患者运动能力和减少肌肉萎缩具有较好效果。目前临床上使用的功能性电刺激系统调节/控制方法大部分都是基于开环原理设计，其电刺激参数的调节方式很大程度上依赖于操作经验，缺少必要的生物力学和生物信息反馈，不能很好的适应外部环境的变化。本项目针对该问题，建立了1）电刺激诱发肌肉关节活动的在线模型及辨识方法，2）提出了基于非线性自回归递归神经网络的辨识和预测器，3）不同肌肉激励水平的在线实时闭环功能性电刺激方法及系统，4）并完成了实时系统和对多名脊髓损伤/截瘫患者进行了临床实验。项目执行期间共发表/录用SCI期刊论文10篇和国内外会议论文5篇。