Banca de QUALIFICAÇÃO: BRUNO GOMES DUTRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: BRUNO GOMES DUTRA
DATA: 07/03/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Videoconferência via Google Meet (https://meet.google.com/bmp-zzxo-qfh)
TÍTULO:

METODOLOGIA PARA CONTROLE DE FORÇA E DE MOVIMENTOS DE PRÓTESES MIOELÉTRICAS MULTIFUNCIONAIS DE MÃO EM TEMPO REAL.

PALAVRAS-CHAVES:

Prótese multifuncional, controle em tempo real, classificação de movimentos, filtro de Kalman, controle preditivo, regressão linear, aprendizagem de máquina.

PÁGINAS: 148
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
ESPECIALIDADE: Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação
RESUMO:

A perda de um membro superior torna o indivíduo incapaz de realizar funções de garra e manipulação de objetos, causando muitos transtornos e limitando a sua capacidade de realizar grande parte das tarefas diárias. Diante disso, este trabalho propõe um sistema completo de controle de próteses mioelétricas multifuncionais com o usuário. O sistema proposto é composto por uma camada superior de tomada de decisão, uma camada inferior de controle em malha fechada de atuadores protéticos e pela lógica de integração das camadas. Na camada superior é realizada a classificação de 8 movimentos da mão e a estimação de força de preensão. Na camada inferior são implementadas duas malhas de controle com o controlador preditivo MPCSS, uma para o controle de posição angular dos dedos da prótese, e a outra para o controle de força de preensão da mesma. A lógica de integração das camadas atua de forma intuitiva para o controle da prótese, de acordo com a força de preensão e os padrões de movimentos do usuário. Para o desenvolvimento do sistema proposto, foram investigados os métodos de classificação em tempo real com as redes MLP e ELM e as técnicas SVM e KNN. Para a estimação de força do usuário é proposto um modelo em espaço de estados com o filtro de Kalman. Nas malhas de controle propõe-se a utilização de uma abordagem multivariável em espaço de estados com o controlador preditivo MPCSS, para controlar o modelo de posição angular e o modelo de força da prótese. Além disso, na malha de controle de força, propõe-se a aplicação do Filtro de Kalman para estimar e filtrar a força global do sistema, por meio da fusão da saída dos sensores de força presentes nos dedos da prótese utilizada. Para os testes experimentais, foram registrados os sinais mioelétricos e de força de 10 indivíduos saudáveis, por meio do setup experimental desenvolvido. Os resultados de classificação mostram que a técnica mais viável e com melhor desempenho de classificação para os padrões de movimentos utilizados é o SVM, com uma média de acurácia e f1-score de 97%. O modelo de estimação de força proposto em SS com FK apresenta um coeficiente de correlação de Pearson ao quadrado, R2, de 0,92±0,0318 e índice NRMSE de 0,277±0,056, demonstrando um bom desempenho e uma melhor opção em comparação com outros modelos utilizados na literatura. As malhas de controle propostas apresentam parâmetros de desempenho robusto e realizam com precisão o rastreamento de referência tanto para o controle de posição angular quanto de força. Além disso, o filtro de Kalman presente na malha de controle de força incrementa a estabilidade e desempenho do sistema para a preensão de objetos. O sistema proposto, atua em tempo real com um tempo de processamento médio de 176 ms, realiza a classificação de 8 padrões de movimentos da mão, estima a força de preensão do usuário e realiza os comandos de movimentos de gestos e de força da prótese de forma similar a destreza da mão humana.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1930123 - ANTONIO DA SILVA SILVEIRA
Interno - 1176325 - ALDEBARO BARRETO DA ROCHA KLAUTAU JUNIOR
Interno - 3299738 - ANTONIO PEREIRA JUNIOR
Interno - 2153010 - CARLOS TAVARES DA COSTA JUNIOR
Externo à Instituição - FABRICIO NOVELETTO
Externo à Instituição - JEAN FABER FERREIRA DE ABREU