肌电控制的外骨骼护理机器人作为一种典型的人机共驱动系统,目前在养老护理以及康复辅助等领域具有广泛的应用。在搬运病人过程中,经常发现重复的搬运工作会使肌肉频繁收缩,造成肌肉疲劳,肌肉疲劳的产生会引起表面肌电信号发生改变,导致系统对控制动作的误识别,降低系统的稳定性。同时,长期在肌肉疲劳状态下工作会造成安全隐患。因此,针对护理机器人在重复搬运过程中造成的肌肉疲劳问题,本论文的主要研究内容如下:1.上肢肌肉功能网络构建采集搬运病人过程中的上肢多通道表面肌电信号,将采集到的表面肌电信号进行预处理,选择各通道表面肌电信号作为节点,利用互信息分析不同运动阶段上肢各肌电通道间的关联特性,选择合适阈值构建肌肉功能网络,挖掘整个搬运过程中隐含的人体上肢运动趋势信息。2.肌肉功能网络拓扑结构分析利用复杂网络理论对不同搬运阶段肌肉功能网络进行网络特性分析,计算节点特性指标,分析不同运动阶段肌肉功能网络的共异性。综合考虑网络的拓扑结构和节点位置特征,利用节点收缩法评估网络中各点的重要度,全面分析搬运过程中护理机器人穿戴者的电生理空间分布情况及肌肉协调工作机制,确定能反映各阶段肌肉特性的肌肉节点位置。3.上肢肌肉疲劳评估采集所选取肌肉位置在重复搬运至疲劳过程中的肌电信号,针对搬运过程中上肢表面肌电信号的非线性特点,利用相空间重构技术和递归图理论对疲劳过程中的肌电信号做非平稳性分析,并计算全局和局部肌肉的递归度量参数。基于回归理论,建立搬运过程各阶段肌肉状态的评估模型,从非线性动力学角度为评估重复搬运过程中肌肉疲劳提供了理论依据。