基于水平支撑面晃动与双测力台测量的坐位平衡控制识别方法

《Sensors》：Identification Method for Seated Balance Control Based on Horizontal Support-Surface Sway and Dual Force-Platform Measurements

　　

识别坐位平衡控制可能有助于估计时间延迟和评估前庭权重。然而，目前用于测量坐位身体运动或识别坐位平衡控制的实用方法很少。本研究旨在利用一种实用的测量方法，估计坐位状态下支撑面水平晃动时的上半身质心（center of mass, COM）位移，并识别每位个体的坐位平衡控制系统。研究人员将置于臀部和足部下方的两个力平台与支撑面加速度计同步。在由低于1.50 Hz的多余弦波形组成的不确定水平扰动下，采用包含延迟COM状态反馈和水平头加速度反馈的参数化模型，在闭眼条件下识别平衡控制，其中头加速度反馈代表耳石介导的水平头加速度检测。当以光学运动捕捉系统（5名受试者）进行验证时，所识别的参数表现出平均相对误差小于5%。一项为期两天的重复性测试（25名受试者）得出四个识别参数的组内相关系数（ICC(1,1)）范围为0.57至0.73，表明可靠性中等。所识别的头加速度反馈增益可指示头加速度敏感性，即使在健康成年人中也是如此。

坐位平衡控制的识别对于理解姿势控制机制、估计神经肌肉时间延迟（time delay, t_d）以及评估前庭感觉权重具有重要意义。然而，目前测量坐位身体运动或识别坐位平衡控制的实用方法较少。传统方法依赖光学运动捕捉系统，该系统成本高、占用空间大、易受标记误差影响，且不适用于移动平台或常规临床环境。此外，先前基于站立姿势的识别方法将分析频带限制在0.7 Hz以下，导致时间延迟估计困难，且无法解释头加速度控制的个体差异。由于坐位姿势在高达2 Hz的范围内仍近似满足单倒立摆模型，且稳定性较高，允许施加更大的水平加速度，因此坐位平衡控制识别有望克服上述局限。这项研究旨在提出一种基于双测力台和支撑面加速度测量的实用方法，用于估计水平支撑面晃动条件下上半身质心（center of mass, COM）位移，并识别个体坐位平衡控制系统。

研究人员搭建了由电机驱动、可产生多余弦波形水平扰动的电动平台（频段0.05~1.50 Hz，峰值加速度约0.3 m/s2）。25名健康男性（年龄22.8±1.1岁）参与两天重复性实验，其中5名同时接受光学运动捕捉系统对比验证。受试者在闭眼并佩戴降噪耳机的情况下接受扰动，以避免视觉和听觉预期对控制行为的影响。通过安放于臀部和足部下方的两个力平台记录反作用力和力矩，结合支撑面加速度信号，利用运动方程估计上半身COM位移与加速度。采用单连杆倒立摆模型，假设腰部扭矩由延迟的COM状态反馈和水平头加速度反馈组成，其中后者代表耳石介导的水平头加速度检测。在0.3~1.5 Hz频段内，通过有限约束非线性最小二乘优化，将模型传递函数与实验频率响应函数（frequency response function, FRF）拟合，识别出比例增益K_p、微分增益K_d、头加速度反馈增益K_h和时间延迟t_d四个参数。随后通过重复性、有效性、权衡关系以及敏感性分析评估方法的性能。

关键技术方法包括：双力平台与支撑面加速度计同步测量系统；基于力与加速度推导的COM运动间接估计法（综合低频位移和高频加速度，边界为0.65 Hz）；包含延迟状态反馈和头加速度反馈的参数化倒立摆模型；频域系统辨识与约束非线性最小二乘；基于奇异值分解（singular value decomposition, SVD）的局部敏感性分析与实际可辨识性评估。样本队列为25名健康男性志愿者，平均年龄22.8±1.1岁，均无神经系统、肌肉骨骼或前庭疾病。

主要研究结果如下：

3.1 识别系统的一致性：对于所有受试者，在闭眼条件下，前两天实验中识别模型与实验FRF在0.3 Hz以上频率范围内均表现出良好吻合，说明该模型能够充分描述坐位平衡控制系统。

3.2 COM估计方法的验证：与光学运动捕捉系统相比，提出的COM估计方法在幅值和相位上均表现出一致性。即使在与光学系统差异最大的受试者中，FRF