长期握持肌电疲劳检测

长期握持作业中的肌电疲劳检测：原理、应用与展望

在制造业、物流、医疗康复及精密装配等诸多领域，长时间握持工具或物体是常见的作业方式。持续的肌肉收缩会导致作业者出现疲劳累积，不仅降低工作效率与精度，更可能诱发肌肉骨骼疾患（如腕管综合征、腱鞘炎），甚至增加操作失误风险。准确、客观地监测握持肌群的疲劳状态，对于优化作业设计、保障人员健康、提升作业安全具有核心价值。表面肌电信号（sEMG）检测技术，因其无创、实时、能直接反映肌肉电生理活动特性的优势，已成为研究长期握持疲劳的首选方法之一。

表面肌电信号（sEMG）与肌肉疲劳

• 信号本质： sEMG 是通过皮肤表面电极记录到的肌肉运动单位动作电位（MUAPs）在时间和空间上的总和。它反映了肌肉在神经控制下产生收缩力过程中的电活动。
• 疲劳相关特征变化： 随着肌肉持续收缩（如等长握持）进入疲劳状态，其电生理特性会发生系统性改变，这些改变能够通过分析 sEMG 信号的特定指标被捕捉：
  • 时域指标：
    • 均方根值（RMS）： 表征信号的平均振幅或强度。在低至中等强度等长收缩中，随着疲劳加深，肌肉需要募集更多运动单位或提高已募集运动单位的放电频率以维持目标力量，RMS 值通常呈现升高趋势。
    • 平均绝对值（MAV）： 与 RMS 类似，也反映信号的平均振幅水平。
  • 频域指标：
    • 中位频率（MF）： 将信号功率谱分为能量相等的两半的频率点。肌肉疲劳时，动作电位的传导速度因代谢废物堆积（H⁺, Pi, La⁻）及能量底物耗竭而下降，导致频谱发生典型的“左移”现象（低频分量相对增加，高频分量相对减少），MF 显著下降。这是最经典、应用最广泛的疲劳指标。
    • 平均功率频率（MPF）： 功率谱的加权平均频率点。其下降趋势同样反映了频谱的左移，是另一个常用的疲劳监测指标。
  • 复杂度/非线性指标：
    • 样本熵（SampEn）、模糊熵（FuzzyEn）、复杂度测度（如 Lempel-Ziv）： 用于量化 sEMG 信号的复杂性和不规则程度。研究表明，随着疲劳加深，sEMG 信号的复杂度可能降低（信号变得更为规则），这些指标能提供额外的疲劳信息。

长期握持肌电疲劳检测的实施流程

1. 肌电信号采集：

   • 目标肌群： 主要关注前臂屈肌群（如指浅屈肌、指深屈肌、拇长屈肌）和伸肌群（如指总伸肌、拇短伸肌）。电极位置需严格遵循国际标准（如SENIAM项目建议）。
   • 电极布置： 使用一次性氯化银表面电极，通常采用双极差分导联方式（两个记录电极沿肌纤维方向平行放置，间距固定）。需仔细处理皮肤（剃毛、酒精清洁、轻微打磨）以降低阻抗。
   • 信号放大与滤波： 采集设备需具备高输入阻抗（>100 MΩ）、高共模抑制比（CMRR > 100 dB）、适当的增益（通常1000-5000倍）以及带通滤波（典型范围：10 Hz - 500 Hz）。

2. 同步数据记录：

   • 握力/力矩测量： 使用力传感器或力矩传感器实时同步记录受试者实际施加的握持力，这对于区分疲劳引起的sEMG变化（如RMS升高）与力量变化本身至关重要。
   • 任务设定： 明确握持目标（如恒定力量水平维持、周期性力量跟随）、握持姿势（如圆柱形手柄、平板）、持续时间、间歇设置等。长期握持研究常采用恒定次最大强度收缩（如30%、50%最大自主收缩力，MVC）。

3. 信号预处理：

   • 噪声抑制： 采用陷波滤波器（如50/60 Hz）消除工频干扰；应用带通/带阻滤波器抑制运动伪迹和基线漂移。
   • 信号分割： 将长时间记录的数据分割成连续的、有重叠的分析窗口（如1秒窗长，0.5秒重叠）以便进行时变分析。

4. 特征提取：

   • 对每个分析窗口计算上述关键的时域（RMS, MAV）、频域（MF, MPF）和复杂度指标（如SampEn）。

5. 疲劳状态分析与建模：

   • 趋势分析： 绘制关键指标（尤其是MF/MPF）随时间的变化曲线。观察其是否呈现单调下降趋势及其下降速率。
   • 阈值设定： 研究常定义特定指标的相对变化量（如MF下降至初始值的80%、70%）作为达到显著疲劳的临界点。
   • 多特征融合模型： 结合多个sEMG特征（有时包括握力信号特征），利用机器学习方法（如支持向量机SVM、随机森林、神经网络ANN）建立更鲁棒的疲劳分类或回归预测模型。

技术挑战与前沿探索

• 个体差异性与鲁棒性： sEMG信号特征受个体解剖结构（皮下脂肪厚度）、电极位置、皮肤状态等因素影响显著。开发对个体差异不敏感或具备个性化校准能力的算法是重要研究方向。
• 动态任务适应性： 长期握持作业中往往包含间歇、力量波动甚至姿势变化。现有基于恒定收缩模型的疲劳指标在动态场景下的表现需要进一步验证和改进。
• 低负荷疲劳检测： 许多实际作业属于低强度（<15-20% MVC）长时间收缩。在此区间，sEMG频谱变化可能不如中等强度收缩时明显，特征提取和疲劳判别的灵敏度面临挑战。
• 多模态融合： 结合其他生理信号（如近红外光谱NIRS监测局部肌肉氧合状态、加速度计监测震颤）或行为学数据（如操作绩效下降、主观疲劳评分），构建更全面、更准确的疲劳评估体系。
• 可穿戴集成与实时反馈： 研发小型化、低功耗、无线传输的sEMG采集模块并将其集成到可穿戴设备（如腕带、手套）中，是实现作业现场实时疲劳监测与预警的关键。这涉及到硬件微型化、信号质量保障、在线处理算法优化等多个层面的攻关。

应用价值展望

• 人机工程学评估与优化： 客观量化不同工具设计（手柄形状、材质、直径）、作业姿势、工作-休息制度对前臂肌肉疲劳的影响，为设计更符合人体工效学要求的作业环境提供数据支撑。
• 个性化作业调度与防护： 实时监测作业者肌肉疲劳状态，可智能提示休息或任务轮换，预防过度疲劳累积。识别易疲劳个体，实施针对性保护措施。
• 康复医学应用： 评估手部功能康复训练中患者的肌肉激活模式与耐力恢复情况，优化康复方案。
• 虚拟现实/增强现实交互： 在VR/AR操控中，利用sEMG疲劳信息调整虚拟交互的力学反馈，提升沉浸感与舒适度。

结语

基于表面肌电信号的长期握持疲劳检测技术，通过捕捉肌肉电生理活动在疲劳进程中的特征性变化（尤其是频域指标的左移），为客观评估作业相关的肌肉疲劳状态提供了强有力的工具。尽管面临个体差异、动态任务适应性和低负荷检测等挑战，随着传感器技术、信号处理算法和计算能力的持续进步，特别是可穿戴集成与多模态融合的发展，该技术在推动作业健康保障、提升人机工效、优化康复训练等领域展现出广阔的应用前景。未来研究的重点在于提升系统的鲁棒性、实时性、舒适度及实际应用场景下的普适性，最终为构建更安全、高效、以人为本的工作环境提供科学依据与技术保障。

重要提示：

• 本文所述方法主要用于研究、评估和优化目的。
• sEMG信号的解读具有专业性，且个体差异显著。
• 任何涉及疲劳评估的应用都应在专业人士指导下进行，并考虑个体的整体健康状况等因素。

如需将此技术应用于特定研究或实践场景（如特定行业工效研究、康复评估方案设计等），可根据具体需求进一步定制内容细节与技术路线描述。