腰部运动损伤防护智能服装的研发

李柽安， 鲁 虹,2

(1. 东华大学 服装与艺术设计学院， 上海 200051；2. 东华大学 现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051)

近年来，人们对运动、健康，乃至形体的要求达到了新的高度，健身已成为年轻一代新的运动热潮，但许多没有专业指导的健身项目可能会造成肌肉损伤。健身房训练项目中腰背肌训练很受欢迎，俯卧两头起、游式挺身、背屈伸和杠铃硬拉等均是锻炼腰背肌的常见项目。其中杠铃硬拉是很多健身初学者喜欢尝试却又难得其要领的动作，质量较大的杠铃易让初学者受伤，因此腰部肌肉防护类服装需求前景较为可观。

竖脊肌是腰背肌群中的重要肌肉之一，常用作腰部肌肉状态研究对象[1]。本文选取腰肌群中的竖脊肌为研究对象，研发出可实时监控肌肉疲劳度的智能服装，检测穿戴者竖脊肌运动状态，以蜂鸣器蜂鸣的方式提醒穿戴者停止训练，将训练强度控制在不造成肌肉过度疲劳的范围内。

1 理论基础

电子智能服装是多学科交叉技术的融合，具有感应和反馈双重功能，已应用于通信、医疗、军事等多个领域。其智能化功能主要通过智能纤维面料、外加电子元件、织物涂层等方式实现，以服装为基础建立一套信号采集及处理反应的闭合系统，根据人体特定生理或物理信号进行自动调节，从而实现某种特殊功能。

有关肌肉疲劳的研究一直是人体功效学、康复医学和体育科学等的重要研究课题。肌肉疲劳及损伤主要是由于骨肌负荷过大引起肌肉收缩力量下降产生的[2]。早期以肌氧含量研究肌肉疲劳状态的方法已逐渐淘汰，而以表面肌电信号评价肌肉疲劳已经是一种较为成熟的生理疲劳研究方法，这也为表面肌电研究向人机工程学领域延伸奠定了坚实基础[3-4]。

应用表面肌电(sEMG)信号的频域分析评价肌肉疲劳，主要对sEMG信号进行快速傅里叶转换，获得sEMG信号的频谱或功率谱[5-6]。频域分析主要指标有平均功率频率(简称MPF)，中位频率(简称MF)等[7]。

在运动过程中，当肌肉发生疲劳时，功率谱一般由高频向低频漂移，平均功率频率和中位频率的值都呈下降趋势，与肌肉的疲劳成相关性[8-9]。运动过程中肌肉收缩力大小稍有变化时，sEMG的诸多时域特征变化较大，不是很稳定，而通过快速傅里叶变换将信号变换成频域中的频谱或功率谱发现，其波形变化不是很大[10]。

2 整体研发方案

本文智能服装研发核心在于肌电信号监控系统的开发和运动紧身衣的结构设计2个方面。该监控系统实现对肌电信号的采集、处理和反应等功能，并通过电路板和传感器等电子元件使其能脱离电脑运行，设定特定人群肌肉疲劳阈值，以此作为触发报警的开关。紧身衣的结构设计需考虑模块位置、模块间导线附着方式等。其系统结构框图如图1所示。

图1 系统结构框图Fig.1 System structure diagram

sEMG信号实时监控系统主要实现sEMG信号的采集、处理以及MPF变化图绘制的功能，根据功能分布可分为Myoware采集模块、基于Arduino的处理模块、MPF信号监视模块。其中：Myoware采集模块负责将采集到的原始信号进行滤波、去噪和放大等处理，再输出便于处理的sEMG信号；基于Arduino的处理模块负责接收被处理过的sEMG信号，通过编写的算法对信号进行快速傅里叶变换(简称FFT)处理得到MPF，并与设置的参数(肌肉疲劳度阈值)进行比较判断是否触发蜂鸣器；MPF信号监视模块负责接收MPF信号，并绘制出MPF随时间变化的波形图，便于在肌肉疲劳度阈值测量实验中观察MPF变化。

紧身衣结构设计主要针对Myoware采集模块和Arduino处理模块的附着设计，在不影响人体动作的前提下，充分考虑紧身衣的可洗涤功能，将2个电子模块以可拆卸式部件附着于紧身衣表面。

3 sEMG信号实时监控系统设计

3.1 信号采集模块

以Myoware肌电传感器作为肌电信号采集模块的基础，通过记录肌肉静止或收缩时的电活动，放大收集到的肌电原始信号，得到易于分析的信号数值，用于确定肌肉周围神经及肌肉本身的功能状态。Myoware肌电传感器的外部功能模块如图2所示。

图2 Myoware肌电传感器功能模块Fig.2 Functional module of Myowaremyoelectric sensor

3.2 信号处理模块

基于Arduino的肌电信号处理模块由Arduino UNO开发板和蜂鸣器组成。使用Arduino UNO芯片进行信号处理主要采用UNO扩展盾连接蜂鸣器和Myoware肌电信号采集模块，对Myoware模块输出的EMG信号进行FFT处理求MPF值，并对比通过实验获得的肌肉疲劳度阈值来判断是否达到肌肉疲劳，在判定为疲劳时触发蜂鸣器起到预警作用。Arduino开发板与Myoware肌电传感器的连接方式如图3所示。

图3 传感器与开发板的接线图Fig.3 Wiring diagram of sensor and development board

该模块主要由微处理器、USB接口、外接电源、电源管脚、模拟输入段、数字输出端组成。其中USB接口主要用于与电脑连接，用于从电脑中下载程序，同时给UNO单板供电，外接电源用来给装置供电，实现UNO单板脱离电脑独立运行的功能。

3.3 MPF信号监控模块

该电子智能服装通过Myoware采集模块和基于Arduino的处理模块能够得到变化的MPF值，通过MPF变化图观察受试者肌肉疲劳时MPF的变化范围。

4 肌肉疲劳度阈值获取实验

4.1 预实验

选择(23±3) 岁、体型中等、身高(175±5) cm、体重在(65±5) kg、近期无明显腰部外伤史且无硬拉训练习惯、实验前24 h未从事过剧烈运动的男性大学生进行肌肉疲劳度阈值测量实验。实验要求受试者手握杠铃以4个屈腿硬拉为1组，观测3组内肌电图及MPF变化。

2013年，党的十八届三中全会提出全面深化改革，转变政府职能，使市场在资源配置中起决定性作用，并积极发展混合所有制经济，完善主要由市场决定价格的机制等内容，让以市场为导向和生命线的企业投入了更多的关注。

图4示出受试者感觉肌肉疲劳时肌肉表面的MPF变化图。通过受试者测试过程中MPF变化趋势可知，受试者开始运动时，MPF会随之升高，峰值达到980 Hz，但受试者感觉疲劳时，MPF下降至 200 Hz 左右，谷值可降至140 Hz，因此将200 Hz设定为初始肌肉疲劳度阈值。

图4 肌肉疲劳时受试者的MPF变化图Fig.4 MPF fluctuations when feeling fatigue

4.2 正式实验

正式实验安排4名受试者。受试者手握40 kg杠铃(单边20 kg)，以4个屈腿硬拉为1组，感觉肌肉疲劳则停止动作。实验将记录受试者第1组结束时及开始出现疲劳时的MPF变化图，结果如图5所示。

图5 第1组硬拉结束后MPF变化图Fig.5 MPF variation diagram after first group of deadlift.(a)Subject No. 1；(b)Subject No. 2；(c)Subject No. 3；(d)Subject No. 4

由图可知，由于受试者并未停止动作，MPF受动作影响太大，其值均在100～1 000 Hz范围内波动，无明显规律性。

4名受试者感觉肌肉疲劳时MPF变化对比如图6所示。除了1号受试者外，出现肌肉疲劳时，MPF变化图出现大量明显波谷，谷值衰减至150 Hz以下(少数波峰超过150 Hz是因为受试者有少许小动作影响了竖脊肌的表面肌电信号)。1号受试者MPF变化图的异常情况可能是电极片的松动所导致。可认为，肌肉疲劳时MPF的波动范围在0～150 Hz 之间。

图6 肌肉疲劳时受试者的MPF波动对比Fig.6 Comparison of MPF fluctuations in subjects withmuscle fatigue.(a)Subject No. 1；(b)Subject No. 2；(c)Subject No. 3；(d)Subject No. 4

受试者初始MPF值较低，可能随时触发蜂鸣器，因此为保证监控系统正常运行，需设定2个阈值：蜂鸣器接通电源的MPF变化阈值和触发蜂鸣器的MPF变化阈值。结合受试者主观感受和出现疲劳时MPF变化情况，将蜂鸣器的运作方式设定为：MPF升高至950 Hz时接通蜂鸣器电源；MPF降至200 Hz时触发蜂鸣器开关。进一步测量计算蜂鸣器触发与受试者感觉到肌肉疲劳的时间差，根据时间差将触发蜂鸣器的MPF阈值修正为150 Hz。

4.3 验证实验

选取未参与正式实验的1名身高为175 cm，体重为65 kg，没有硬拉训练习惯且在实验开始前24 h未从事剧烈活动的男性受试者，在皮肤表面固定好肌电信号实时检测模块后，使用40 kg杠铃(单边 20 kg 的杠铃片)开始屈腿硬拉训练，记录蜂鸣器触发时间与受试者感觉肌肉疲劳的时间差；达到疲劳之后继续做5个硬拉，记录MPF变化的谷值。疲劳时MPF变化如图7所示。

图7 疲劳时MPF变化图Fig.7 MPF variation diagram when feeling fatigue

5 模块可穿戴设计

5.1 运动紧身衣设计

运动紧身衣采用速干透气的弹性面料(84%聚酯纤维、16%氨纶)，保证运动过程中竖脊肌部位面料与表面肌肤的完美贴合，并减少汗液对电极片贴合状态的影响。

紧身衣规格尺寸为：170/88 A，衣长63.5 cm，胸围68.0 cm，袖长60.0 cm，腰围63.0 cm。

紧身衣选用插肩袖结构。插肩袖的结构设计具有最大的肩关节活动角度，能够显著降低肩背、上臂与腋下的不舒适感觉，减小因人体手臂运动使服装背部在袖窿处所承受的拉力[11]。在此紧身衣的基础上进行电子元件的可穿戴设计。

5.2 各模块附着设计

5.2.1 Myoware信号采集模块附着设计

Myoware信号采集模块位置在紧身衣后中往右3 cm处，考虑到人体差异，按照竖脊肌走向设计 6组电极片插孔，以供穿戴者选择不同部位插入电极片，如图8所示，2排圆孔间隔为2 cm，同排圆孔间相隔为4 cm，与电极片阴阳电极间隔一致。

图8 电极片插孔位置Fig.8 Position of electrode socket

Myoware信号采集模块表面平整尺寸如图9所示，厚度可忽略不计。由于人体体型差异，穿戴者需要将信号采集模块上的阴阳电极片插入不同的圆孔，因此Myoware信号采集模块不能直接固定于紧身衣表面。

图9 Myoware传感器平面尺寸Fig.9 Flat dimensions of Myoware sensor

由于Arduino模块采用可拆卸式设计，且Arduino模块与Myoware模块以导线相连，装配好Arduino模块后只需固定好导线即可。

5.2.2 Arduino信号处理模块附着设计

Arduino信号处理模块安置于左前胸处不会妨碍手臂的屈伸，便于穿着者运动。图10示出模块位置示意图。该模块长8 cm，宽5.5 cm，设计与其尺寸相适应的风琴袋将Arduino模板完全包裹在内。风琴袋尺寸约为长9 cm，宽6.5 cm，泡起量为5 cm。风琴袋Arduino信号处理模块与Myoware信号采集模块以导线相连接，在风琴袋底部设置0.3 cm孔隙容纳，保证导线从风琴袋中平整穿出。

图10 Arduino信号处理模块位置Fig.10 Position of signal processing module.

可拆卸式模块通过可拆卸式风琴袋实现，将独立的风琴袋用魔术贴粘合到紧身衣左前胸部位。配合风琴袋尺寸设计相应的袋底布，尺寸为10 cm×10 cm，并将其反面黏衬，防止模板表面电子插脚磨损皮肤。

5.2.3 Myoware模块附着设计

导线需从左前胸绕至后腰右扇竖脊肌处，避免妨碍穿戴者运动，如图11所示。

图11 穿着正侧背视图Fig.11 Anteroposterior view of garment.(a)Front view；(b)Side view；(c)Back view

6 结束语

本文针对初步接触硬拉的健身爱好者进行了腰部肌肉疲劳防护智能服装的研发，综合运用传感器、数字信号处理、软件算法、服装结构设计等技术，分别从Myoware信号采集模块、Arduino信号处理模块和MPF信号处理模块着手，设计和开发以腰部肌肉疲劳防护实时监测模块为核心的智能服装，并测量腰部肌肉疲劳时竖脊肌表面肌电信号的MPF信号波动范围，将肌肉疲劳度阈值精确到150 Hz，并将蜂鸣器的工作方式修正为“MPF升高至950 Hz时接通蜂鸣器电源，MPF衰减至150 Hz时蜂鸣”。该智能服装初步实现了预防肌肉疲劳、防止肌肉损伤的功能。未来可进一步从电路集成、纺织柔性传感器代替电极片、太阳能转换等角度进行优化，提升穿着舒适性和可持续性。

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