Un modelo Hammerstein adaptativo para la predicción del torque inducido por FES basado en un algoritmo de mínimos cuadrados recursivos con factor de olvido variable

Modelar la respuesta muscular a la estimulación eléctrica funcional (FES) es un paso importante durante el diseño del sistema de control de FES basado en modelos. La estructura Hammerstein se utiliza ampliamente en la simulación de esta respuesta biomecánica no lineal. Sin embargo, una relación fija no puede manejar bien la propiedad variable en el tiempo de los músculos y la fatiga muscular. En este documento, proponemos un modelo Hammerstein adaptativo para predecir el torque de la articulación del tobillo inducido por estimulación eléctrica, que utiliza el método de mínimos cuadrados recursivos con factor de olvido variable (VFFRLS) para actualizar los parámetros del modelo. Para validar el modelo propuesto, se reclutaron diez individuos sanos para experimentos de FES de corta duración, diez para experimentos de FES de larga duración, y tres pacientes con accidente cerebrovascular para ambos. Se midió el torque isométrico de dorsiflexión del tobillo inducido por FES, y luego se comparó el rendimiento de prueba del modelo Hammerstein de parámetros fijos, el modelo Hammerstein adaptativo basado en mínimos cuadrados recursivos con factor de olvido fijo (FFFRLS) y el modelo Hammerstein adaptativo basado en VFFRLS. Se aplicaron la bondad de ajuste, el error cuadrático medio, el error máximo y la tasa de éxito para evaluar la precisión y estabilidad del modelo. Los resultados indican una mejora significativa en la precisión y estabilidad del modelo adaptativo propuesto en comparación con el modelo de parámetros fijos y el modelo adaptativo basado en FFFRLS. El modelo adaptativo propuesto mejora la capacidad del modelo para hacer frente a los cambios musculares.