一种用于头顶作业的上肢肌肉疲劳检测方法：基于界面压力复杂度测量

《Sensors》：An Upper Limb Muscle Fatigue Detection Approach for Overhead Work Using Interface Pressure Complexity Measurement

　　

摘要

在进行头顶作业时，上肢的持续静态收缩常常会导致逐渐加重的肌肉疲劳，这是与工作相关的肌肉骨骼疾病（WMSDs）和操作安全性降低的主要原因。传统的疲劳检测方法无法捕捉到动态工作条件下的细微早期疲劳特征，而且在恶劣环境中部署传感器也比较困难。本研究基于可穿戴接口的压力信号构建了一个上肢疲劳检测模型，并提出了一种时空双熵融合策略。样本熵用于评估肌肉运动的时间规律性，设置了10%的增量变化率阈值来识别显著的疲劳现象，从而提高了疲劳检测的灵敏度和抗干扰能力；信息熵则反映了压力幅度的空间分散情况，采用了5%的变化率阈值来进行早期疲劳预警。通过结合肌电图（sEMG）的对比验证和非线性拟合分析，建立了一个分层监测框架：单一指标的异常情况表明轻微疲劳，而双熵的同时升高则代表严重的神经肌肉疲劳。所提出的方法克服了单一指标评估的局限性，能够准确识别多种疲劳程度，并实时可靠地监测疲劳情况，为头顶作业中的人体工程学监测和职业安全保护提供了有效的技术支持。