Detección y compensación del déficit de actividad muscular durante un protocolo de marcha

Abstract

RESUMEN: El análisis de la marcha es un objeto de estudio de gran relevancia en el campo de la investigación que ha ido evolucionando y avanzando de la mano con los avances en la electrónica y los algoritmos de análisis, identificando las fases de postura y balanceo de cada pierna. Sin embargo, no se ha proporcionado una identificación completa de la actividad muscular en cada fase del ciclo de la marcha debido al alto grado de complejidad que tiene la misma. El propósito de este estudio es proporcionar una estrategia para la recuperación de la marcha progresiva, en esta tesis en particular, de sujetos de control sanos y con tres grados de limitación durante un protocolo de caminata bajo una prueba piloto, a través de un análisis angular y de la actividad eléctrica muscular. La prueba se realiza a 10 mujeres con características en común, caminando sobre una superficie con inclinación de grado cero adquiriendo los datos de 4 pasos. Se analiza la información de la amplitud de la señal eléctrica muscular considerando las mediciones de los músculos: recto femoral, tibial anterior y gastrocnemio lateral, además del sensor angular. Las limitaciones de marcha fueron simuladas utilizando una rodillera variando la cantidad de resortes en la misma. Para obtener el modelo matemático generalizado que representa la actividad muscular, se utilizó la transformada discreta wavelet, la cual proporciona ocho coeficientes que representan las señales sEMG y angulares, y una red neuronal con tres capas ocultas con 40 nodos en total. Se establece una comparativa entre las señales obtenidas de sujetos de control sanos y las obtenidas de sujetos con grados de limitación definido para identificar las trayectorias permitidas en cada tipo de limitación. Estas se generan en función de porcentajes de ganancia a la trayectoria de cada sujeto de prueba hasta un límite por tipo de limitación, la cual es utilizada en el sistema de control como entrada. Para la validación de las trayectorias permitidas por tipo de limitación se implementa un MRAC compuesto por un controlador PID y un algoritmo de adaptación difuso. En el sistema se considera una planta que tiene en cuenta un motor y el torque generado por la pierna del sujeto de prueba y la estructura. Los resultados obtenidos con el estudio apoyan el algoritmo de compensación de fuerza con un porcentaje de ganancia en la señal de salida, obteniendo la trayectoria deseada con un error de 0.02 rad en promedio, considerando tres niveles de limitación simulados. ABSTRACT: Gait analysis is a relevant object of study in the subfields of electronics and algorithm analysis focused on identifying each leg's stance and swing phases. However, there is no complete information on the identification of muscle activity in each phase of the gait cycle due to the high degree of complexity. The purpose of this study is to provide a strategy for progressive gait recovery, in this particular thesis, of healthy control subjects with three degrees of limitation during a walking protocol under a pilot test through angular analysis and electrical muscle activity. Ten women with common characteristics underwent the test, walking on a surface with zero-degree inclination, acquiring data from four steps. Authors analyze the amplitude of the muscular electrical signal considering the measurements of the rectus femoris, tibialis anterior, and lateral gastrocnemius muscles, in addition to the angular sensor. Using one knee brace and varying the number of springs in the brace simulated the gait limitations. To obtain the generalized mathematical model representing the muscle activity used the discrete wavelet transform, which provides eight coefficients representing the sEMG and angular signals and a neural network with three hidden layers with 40 nodes in total. A comparison is established between the signals obtained from healthy control subjects and those obtained from subjects with defined degrees of limitation to identify the trajectories allowed in each type of limitation. These are generated as a function of percentages of gain to each test subject's trajectory up to a limit per limitation type, which is used in the control system as input. To validate the trajectories allowed per limitation type, an MRAC composed of a PID controller and a fuzzy adaptive algorithm is implemented. The system processes a plant that considers a motor and the torque generated by the test subject's leg, and the structure. The results obtained with the study support the force compensation algorithm with a percentage gain in the output signal, getting the desired trajectory with an error of 0.02 radians on average, considering three simulated constraint levels.