近年来,物流行业发展迅猛,产生了大量的劳动力需求。因其需要往复搬运、工作负荷大、工作强度高的特点,物流行业成为腰背痛的高发行业。重复搬举导致的竖脊肌疲劳是引发腰背痛的主要原因,正确评价物流搬运工人作业时腰部竖脊肌运动形式和疲劳状态将有助于探讨慢性腰背痛损伤机制和有效预防,这具有很重要的现实意义。本文以往复搬运作业时竖脊肌的运动评估为目标,主要研究了以下四方面的内容:(1)竖脊肌运动力学及能耗模型:分析了竖脊肌在弯腰搬物时的运动特点,建立了竖脊肌的运动能耗模型,监测运动过程中的血氧值对模型进行了验证。(2)竖脊肌疲劳实验:设计竖脊肌疲劳实验方案,进行多位测试人员的竖脊肌疲劳实验,记录测试人员的运动加速度信号和竖脊肌的表面肌电信号,对测试人员的主观疲劳状态评价进行优化,为后续研究提供数据基础。(3)加速度信号预处理及特征参数提取:滤除原始加速度信号中的高频噪声,提取加速度信号的时域和频域特征,使用主成分分析法降低维度,选取更适合作为疲劳状态判断的特征。(4)竖脊肌疲劳状态识别:基于感知器和支持向量机建立竖脊肌疲劳程度分类模型,对数据样本进行训练识别,提出一种融合K-Means聚类的支持向量机优化模型,比较模型的识别效果和稳定性,引入身高体重和样本隶属度修正模型参数,降低因个体差异性带来的影响。通过上述研究,本文提出了一种基于加速度时域和频域特征值评估竖脊肌疲劳状态的方法,与传统的基于肌电特征的疲劳评估模型相比,本文提出的一种融合K-Means聚类的支持向量机疲劳状态识别模型,识别正确率和稳定性均高于基于肌电特征的疲劳评估模型,经参数修正后,总体识别正确率达91%以上。