Start-Up of a PID Fuzzy Logic-Embedded Control System for the Speed of a DC Motor Using LabVIEW

This work explains the speed control design for a DC motor using fuzzy logic with LabVIEW software. It is also a literature review about the design and the implementation environment and is presented using fuzzy logic to describe the materials and methods used. Various processes on the subject highlight the idea, creation, development, and implementation of intelligent control, and the results considering the application and development for this purpose are presented

Control Strategy for Underactuated Multi-Fingered Robot Hand Movement Using Electromyography Signal with Wearable Myo Armband

The main goal of this research is to develop a control strategy for an underactuated robotic hand, based on surface electromyography (sEMG) signal obtained from a wireless Myo gesture armband, to distinguish six, several hand movements. The pattern recognition system is employed to analyze these gestures and consists of three main parts: segmentation, feature extraction, and classification. A series of 150 trials is carried out for each movement and it is established which was most suitable for electromyography signals that can be later used in recognition systems. A backpropagation neural network was used as a classifier. The architecture has a hidden network and six output layers. The number of neurons of the hidden network (20) was determined based on the performance in training progress. The proposed system is tested on datasets extracted from five healthy subjects. A great accuracy (94.94% correct assessment). between the experimentally values and those predicted by the artificial neural network (ANN) was achieved. In addition, kinematic analysis of the proposed underactuated hand has been carried out to verify the motion range of the joints. Simulations and experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed fingers mechanism and the hand prosthesis to generate grasp or postures

Shallow convolutional network excel for classifying motor imagery EEG in BCI applications

Many studies applying Brain-Computer Interfaces (BCIs) based on Motor Imagery (MI) tasks for rehabilitation have demonstrated the important role of detecting the Event-Related Desynchronization (ERD) to recognize the user’s motor intention. Nowadays, the development of MI-based BCI approaches without or with very few calibration stages session-by-session for different days or weeks is still an open and emergent scope. In this work, a new scheme is proposed by applying Convolutional Neural Networks (CNN) for MI classification, using an end-to-end Shallow architecture that contains two convolutional layers for temporal and spatial feature extraction. We hypothesize that a BCI designed for capturing event-related desynchronization/synchronization (ERD/ERS) at the CNN input, with an adequate network design, may enhance the MI classification with fewer calibration stages. The proposed system using the same architecture was tested on three public datasets through multiple experiments, including both subject-specific and non-subject-specific training. Comparable and also superior results with respect to the state-of-the-art were obtained. On subjects whose EEG data were never used in the training process, our scheme also achieved promising results with respect to existing non-subject-specific BCIs, which shows greater progress in facilitating clinical applications

Monte Carlo dropout for uncertainty estimation and motor imagery classification

Motor Imagery (MI)-based Brain–Computer Interfaces (BCIs) have been widely used as an alternative communication channel to patients with severe motor disabilities, achieving high classification accuracy through machine learning techniques. Recently, deep learning techniques have spotlighted the state-of-the-art of MI-based BCIs. These techniques still lack strategies to quantify predictive uncertainty and may produce overconfident predictions. In this work, methods to enhance the performance of existing MI-based BCIs are proposed in order to obtain a more reliable system for real application scenarios. First, the Monte Carlo dropout (MCD) method is proposed on MI deep neural models to improve classification and provide uncertainty estimation. This approach was implemented using Shallow Convolutional Neural Network (SCNN-MCD) and with an ensemble model (E-SCNN-MCD). As another contribution, to discriminate MI task predictions of high uncertainty, a threshold approach is introduced and tested for both SCNN-MCD and E-SCNN-MCD approaches. The BCI Competition IV Databases 2a and 2b were used to evaluate the proposed methods for both subject-specific and non-subject-specific strategies, obtaining encouraging results for MI recognition

Análisis comparativo entre de MAE y RNA en señales de EMG obtenidas para control de una prótesis mano robótica

En las últimas décadas, la industria de la robótica está evolucionando de manera exponencial y se pueden hacer robots humanoides, así como de poder realizar las funciones físicas de las personas. Desde este punto de vista, las manos robóticas son vitales para muchas personas que padecen bien sea de una amputación o de alguna enfermedad. El objetivo principal de esta investigación fue clasificar las señales de Electromiografía (EMG) recibidas del brazo humano de personas sanas y luego realizar la aplicación manual con mano robótica en un entorno virtual. Esto es muy importante para comprender y clasificar la estructura geométrica del objeto contenido en aplicaciones de mano robótica. Se investigó el tiempo de clasificación y la relación de precisión entre las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y las Maquinas de Aprendizaje Extremo (MAE) utilizados para esta clasificación. Para ello, se extrajeron 10 características y las clasificaciones se probaron utilizando RNA y MAE. Los resultados de clasificación exitosos obtenidos se compararon entre sí y se aplicaron a una mano robótica virtual utilizando el programa V-Rep

Diseño e implementación de una prótesis de mano robótica antropomórfica subactuada

El proyecto de investigación es orientado a construir un prototipo de mano robótica subactuada antropomórfica, la cual fue diseñada empleando Solidwork para plasmar cada una de las fracciones mecánicas de la mano como son la palma, la muñeca y las falanges entre otras, que permitiera efectuar distintos modelos de posturas, agarre o movimientos semejantes al de una mano humana. Así mismo, se ha desarrollado una interfaz entre LabView y Arduino para realizar el control de los cinco (5) servos que forman el mecanismo subactuado, logrando movimientos de las falanges mediante la rotación en su eje los cuales cuentan con tendones como mecanismo de transmisión para realizar las diferentes posturas de agarre o posturas planteadas. El articulo describe la obtención de los parámetros de Denavit-Hartenberg del prototipo de prótesis robótica mediante los cuales se implementa en el software Labview como interfaz de usuario. Se desarrolla el hardware mediante el cual se controlan los servos por intermedio del microcontrolador ATmega32U4. Por último, se implementan diferentes posturas de agarre de objetos similar a las posturas realizadas por la mano humana

A comparative study on slurry erosion behavior of HVOF sprayed coatings

In actual work, slurry erosion behavior of three different HVOF sprayed cermet coatings has been studied. The coatings were developed using the powders feedstock having WC fine structured sizes, Cr3C2-NiCr 75-25 and NiCrWSiFeB, latter conventional grain sizes. The slurry erosion testing was performed using a laboratory made pot-type slurry erosion tester, at an impact velocity of 3.61m/s and 9.33 m/s and impact angle of 30 and 90º. The mechanism of material removal in slurry erosion was studied and discussed on microstructural investigations and mechanical properties under the erosion conditions. It was observed that the WC-CoCr cermet coating with fine WC grain exhibits higher erosion resistance as compared to conventional cermet coating due to its improved properties like low porosity, high micro-hardness and fracture toughness

A comparative study on slurry erosion behavior of HVOF sprayed coatings

In actual work, slurry erosion behavior of three different HVOF sprayed cermet coatings has been studied. The coatings were developed using the powders feedstock having WC fine structured sizes, Cr3C2-NiCr 75-25 and NiCrWSiFeB, latter conventional grain sizes. The slurry erosion testing was performed using a laboratory made pot-type slurry erosion tester, at an impact velocity of 3.61m/s and 9.33 m/s and impact angle of 30 and 90º. The mechanism of material removal in slurry erosion was studied and discussed on microstructural investigations and mechanical properties under the erosion conditions. It was observed that the WC-CoCr cermet coating with fine WC grain exhibits higher erosion resistance as compared to conventional cermet coating due to its improved properties like low porosity, high micro-hardness and fracture toughness.Este trabajo investiga el comportamiento del desgaste en mezclas erosivas de recubrimientos depositados mediante la técnica de proyección térmica usando el proceso HVOF. Se analizaron tres tipos de recubrimientos, WC-CoCr con estructura de grano fino, Cr3C2-NiCr 75-25 y NiCrWSiFeB, estos últimos con tamaños de grano convencional. Los ensayos de desgaste erosivo se desarrollaron usando un tribómetro de recipiente de mezclas para evaluar la resistencia a la erosión de los recubrimientos a velocidades de impacto de 3.61 m/s y 9.33 m/s y ángulos de impacto de 30 y 90º. El mecanismo de desgaste de los recubrimientos fue estudiado y discutido sobre la base del examen microestructural y la influencia de sus propiedades mecánicas. Se observó que el recubrimiento de carburo de tungsteno exhibe mejor resistencia a la erosión comparada con los recubrimientos de carburo de cromo y metálico debido a sus propiedades de microdureza, tenacidad a la fractura y menor porosidad

Análisis comparativo entre de MAE y RNA en señales de EMG obtenidas para control de una prótesis mano robótica

En las últimas décadas, la industria de la robótica está evolucionando de manera exponencial y se pueden hacer robots humanoides, así como de poder realizar las funciones físicas de las personas. Desde este punto de vista, las manos robóticas son vitales para muchas personas que padecen bien sea de una amputación o de alguna enfermedad. El objetivo principal de esta investigación fue clasificar las señales de Electromiografía (EMG) recibidas del brazo humano de personas sanas y luego realizar la aplicación manual con mano robótica en un entorno virtual. Esto es muy importante para comprender y clasificar la estructura geométrica del objeto contenido en aplicaciones de mano robótica. Se investigó el tiempo de clasificación y la relación de precisión entre las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y las Maquinas de Aprendizaje Extremo (MAE) utilizados para esta clasificación. Para ello, se extrajeron 10 características y las clasificaciones se probaron utilizando RNA y MAE. Los resultados de clasificación exitosos obtenidos se compararon entre sí y se aplicaron a una mano robótica virtual utilizando el programa V-Rep