驾驶振动所致局部肌肉疲劳的肌电信号分析

张 鄂，毕朝瑞，张俊峰，张 帆

(1.西安交通大学 机械工程学院，西安 710049;2.西安外事学院 工学院，西安 710077;3.西安体育学院实验中心，西安 710078;4.西安建筑科技大学 信息与控制工程学院，西安 710055)

动态环境下的陆、海、空各种运载工具(汽车、坦克、船舶、飞机、航天器等)工作时，都会产生机械振动。这种振动将会引起驾驶员的人体肌肉疲劳，其中以腰部疲劳和上肢疲劳最为常见。长期处于疲劳状态可导致慢性肌肉骨骼损伤。因此，研究动态振动环境对人体的影响已成为人机工效学领域的1 个重要课题［1］。传统的肌肉疲劳评价方法是通过测定血液中的乳酸含量来进行的，但该方法有损伤性，不易被驾驶员接受。随着当代科技的发展，由于表面肌电图法(surface electromyography，sEMG)具有无创、简便、动态、多靶点测量等优点，使其成为评价局部肌肉疲劳的有效工具，并且是神经肌肉功能监测的常用方法［2-3］。目前，表面肌电信号在临床医学、运动医学、康复医学、工效学及运动生物力学等领域得到了广泛应用。本文通过模拟人-车系统的动态振动环境实验，运用表面肌电测试系统监测不同振动环境下人体保持驾驶姿势时受力集中部位肌肉的表面肌电信号，对其进行时、频域分析，研究不同动态振动环境对人体肌肉疲劳的影响，为更好地将表面肌电图法用于驾驶疲劳评价的研究提供实验依据。

1 表面肌电图法

表面肌电信号是从皮肤表面通过电极引导、放大、显示和记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号，他是1 种微弱的电信号(幅度在100 ～5 000 μV)。研究表明，肌电信号的幅度及谱能量不仅与肌肉疲劳状态有关，而且与测试状态下肌肉力大小有关，因此肌电信号常用于肌肉活动状态与疲劳状态的分析、康复医学领域的肌肉功能评价、人机工效学领域肌肉工作的工效学分析以及体育科学中的疲劳评定［4-6］。

应用sEMG 信号分析来评价肌肉疲劳主要集中在时、频域分析2 个方面。时域分析是将肌电信号看作时间的函数，用来刻画时间序列信号的振幅特征，主要包括积分肌电值(integrate EMG，iEMG)和均方根值(RMS)，其计算公式如下:

频域分析主要是对sEMG 信号进行快速傅立叶变换(FFT)，获得sEMG 信号的频谱或功率谱，反映sEMG 信号在不同频率分量的变化，故能较好地在频率维度上反映sEMG的变化特征。为定量刻画sEMG 频谱或功率谱的变化特征，目前频域常采用以下2 个指标进行分析，即中值频率(median frequency，MF)和平均功率频率(mean power frequency，MPF)，其计算公式如下:

式中:f 为表面肌电信号(sEMG signal)的频率;P(f)为其功率谱密度函数。

2 实验条件及方法

2.1 实验条件

进行振动环境下人体肌肉疲劳影响的表面肌电信号监测实验，采用西安206 研究所已有的美国UD 公司SA30 -S802/ST 电磁振动实验台和西安体院已有的芬兰Mega 公司的ME6000 - T16 表面肌电测试系统。实验时在振动台上模拟搭建了乘驾实验环境。实验设备及过程如图1 所示。其中，SA30 -S802/ST 振动台可进行正弦振动、随机振动、冲击加随机振动等实验，最大推力可达3.5 T，激振频率为2 ～2 500 Hz，激振最大加速度可达50 g。ME6000 -T16 表面肌电测试系统主要由ME6000 -T16 表面肌电测试仪、心电监护电极以及MegaWin2.4 软件系统组成。通过该系统可对受试者的肌电信号进行实时采集、存储和分析。

图1 实验设备及过程

由人机工程学可知［7］，振动对人体的影响主要取决于振动强度，其次是振动频率和振动的暴露时间。而振动强度一般是用加速度有效值来计量的，故参照ISO2631 标准将振动实验的加速度分为如下5 种，即0.03 g、0.06 g、0.1 g、0.15 g和0.2 g。基于汽车振动一般是80 Hz 以下的低频振动［8］。研究表明，人体在低频状态容易产生共振，如在4 ～8 Hz，10～12 Hz 时最容易与人体内脏器官产生共振，这种现象将影响肌肉系统、呼吸系统、血液循环系统、植物神经系统和感官系统等［9］，直接导致人体不舒适性，为此本实验的激振频率选择为0 ～30 Hz。

由于本文主要针对动态汽车驾驶状态来研究其振动环境对人体肌肉疲劳的影响，因此人体监测部位特选择坐姿状态下人体保持驾驶姿势时受力集中的部位，即人体上臂部的肱二头肌、大腿后部的股二头肌和腰部的竖脊肌，见图1 中(c)，他们也是汽车驾驶舱人-机操控界面和人-机接触界面中驾驶员工作时十分重要的3 块骨骼肌。

2.2 实验对象

共选择20 名受试者参加振动实验，他(她)们均为在校本科生及研究生(其中男性16 名，女性4 名)，平均年龄25.4岁，平均身高170.3 cm，平均体重61.8 kg。全体受试者为身体健康，无骨骼、肌肉疾病的成年人。

2.3 实验过程

本实验主要模拟驾驶舱环境人体坐姿体位下的振动条件，整个体位操作任务在模拟振动环境实验台上完成。实验开始时，首先在实验台上搭建座椅并固定，通过MegaWin 软件设定好人体测量部位;接着为受测者的测试部位贴附监护电极，受测者在实验台上模拟坐姿状态时的实际驾驶姿势;然后振动台按预定的振动环境施加振动激励，通过ME6000-T16 表面肌电测试仪采集和记录各测试部位的表面肌电信号。将采集的原始SEMG 数据以mxf 及asc 的文件保存，并将所获得的数据取其平均值，整理成表，与振动参数对应来分析肌电信号的时、频域变化规律。

实验时，共进行了5 种振动强度(激振加速度分别为0.03 g、0.06 g、0.1 g、0.15 g 和0.2 g)的振动实验。激振频率选为5 ～30 Hz，采用扫频振动。每一加速度下激振20 min，每5 min 完成1次扫频(5 ～30 Hz)，同时进行肌电信号采集，即每5 min 采集1次包括初始值在内的5 个时间点值(0，5，10，15，20 min)，利用时间点与频率的对应关系，了解振动频率由低向高变化过程中的肌电变化情况，整个实验共需100 min。为了配合振动环境下人体肌肉疲劳过程的肌电分析，实验中还进行了各振动环境下的人体主观感受实验，即记录不同振动环境下人体疲劳的直观反映，以便与肌电信号的分析结果进行对比研究。

3 实验结果与分析

3.1 数据处理

脱机处理用MegaWin2.4 软件对20 名受试者各振动全过程的sEMG 信号进行时域分析和频域分析。本文的时域分析主要计算被采集的肌肉组织肌电信号的积分肌电值(iEMG)，该iEMG 值是取20 名受试者iEMG 值的平均值。进行频域分析时，先将记录的表面肌电图原始波形进行快速傅立叶变换(FFT)，并进行数据平均化处理。由于中值频率(MF)能够有效反映肌肉的疲劳过程变化［12-13］，故本研究的频域分析主要采用MF 来进行。

3.2 sEMG 样本的时域分析

图2为采集的一受试者在不同振动加速度下各局部肌肉的sEMG 原始图形。通过时域分析得到的各加速度下肌电信号的积分肌电值(iEMG)见表1，该iEMG 值为20 名受试者iEMG 值的平均值。

图2 不同加速度下的原始肌电图

表1 各加速度下肌电信号的积分肌电值( iEMG) /μVs

由表1 可见，随着振动加速度的增大，整体肌肉表面肌电的iEMG 亦随之增大，表明肌肉活动愈加剧烈，愈使人的疲劳度不断增强。这一变化情况还可从图2 所示的肌电图波形中明显看出，即肌电信号的变化幅值随着振动加速度的增大而显著增大。由表1 还可看出，在同一振动加速度下，各局部肌肉肌电图的iEMG 变化值也各不相同，表明各块肌肉对振动加速度的疲劳敏感度各有差异。此外，由表1 可见，随着振动加速度的增强，肱二头肌和竖脊肌的iEMG 值变化要比股二头肌更为强烈;当振动加速度达0.1 g 后，股二头肌的iEMG 值开始发生骤变。

3.3 sEMG 样本的频域分析

3.3.1 整体肌肉中值频率( MF) 变化趋势

1)不同振动加速度下整体肌肉MF 的变化特点

将20 名受试者在不同振动加速度下实验采集的各块肌肉表面信号(sEMG)，运用频谱分析得到MF 变化数据进行平均处理，其变化如图3 所示。为了便于比较MF 在各振动加速度下的变化规律，对不同加速度下随时间变化的MF 值进行了一元线性回归分析(见图3)。

由图3 可见，随着振动加速度的增大，各块肌肉MF 变化幅度明显增大。在10，20 min 即低频处各肌肉MF 值达到最低，表明低频更容易使各肌肉达到疲劳。而在5，10 min 高频处，各肌肉MF 出现峰值，表明在这段时间内，肌肉发生了疲劳恢复，且恢复程度大大高于时间累积引起的疲劳，这与文献［10］和文献［11］对肌肉疲劳所得的研究结果相符，即肌肉发生疲劳时，MF 值低，而肌肉发生疲劳恢复时，MF 值高。

此外，由回归分析可见，在同一振动加速度下，股二头肌的MF 值下降速度最快，肱二头肌次之，而竖脊肌下降速度较迟缓，表明竖脊肌较肱二头肌和股二头肌更易疲劳。

2)振动频率f 对整体肌肉MF 的影响

振动频率f 对整体肌肉MF 的影响如图4 所示。由图4可见，5 种振动加速度下MF -f 曲线的共同变化趋势是:在20 Hz 以下，各肌肉MF 值曲线斜率较大，而20 Hz 后整体肌肉MF 值曲线较平坦。由图4 还可看出，振动频率f 对各肌肉MF 值的影响程度也各有差异。在被监测的三位置中，肱二头肌对频率的敏感度最强，而股二头肌、竖脊肌对频率的敏感度依次降低。另由图4 可见，当振动强度达0.2 g 时，3块肌肉的MF 值曲线在其幅值以及变化趋势上已基本雷同，可见这一振动加速度对3 块肌肉疲劳影响效应几乎相同。

3.3.2 局部肌肉中值频率( MF) 的变化分析

1)不同振动加速度下各局部肌肉MF 变化趋势

经频域分析得到的不同振动加速度下各局部肌肉MF的变化趋势如图5 所示。由图5 可见，随着振动加速度的增大，各局部肌肉MF 均降低，即肌肉疲劳程度加剧。

2)振动频率f 对各局部肌肉MF 值的影响

图6为各局部肌肉MF 值随振动频率f 的变化情况。由图6 可见，各局部肌肉MF 值随振动频率的增加均呈上升趋势。其中，振动频率f 在5 ～20 Hz 期间，MF 值上升最快，即该频率段对各局部肌肉MF 值的影响最大;在20 Hz 后，各局部肌肉的MF 曲线斜率降低，曲线的变化趋势变缓。

图7为各局部肌肉MF 与振动加速度、频率及振动时间的关系图。由图7 可以看出:随着振动加速度的增大，各肌肉中值频率MF 震荡趋势加剧;且振动加速度愈大，MF 值愈低，表明肌肉的疲劳程度随之加深。其中，肱二头肌在低频段(即10 min 和20 min 处)加速度为0.1 g 和0.15 g 时，疲劳现象明显;而竖脊肌在加速度为0.03 g 和0.1 g 时，疲劳现象已相当明显。与上述2 块肌肉不同，股二头肌在加速度为0.03 g 时，MF 值始终维持在较高值，且变化缓慢，随着加速度的增大，MF 值下降，开始出现疲劳现象，表明股二头肌的疲劳恢复能力要明显低于前2 块肌肉。

3.3 振动环境下人体主观感受的评价及分析

为研究振动环境对人体肌肉疲劳的影响，在对各肌肉sEMG 监测实验中，本文对应不同的振动环境同时进行了受试者的主观感受评价实验。表2 为对应环境下的主观感受记录表。在激振加速度为0.03 g 时，因振动强度较小，受试者基本无不舒适感，故表2 只列出了激振加速度从0.06 g 到0.20 g 时的人体主观感受。

图3 不同振动强度下整体肌肉MF 的变化趋势

图4 振动频率f 对整体肌肉MF 值的影响

图5 不同振动强度下各局部肌肉MF 变化情况

图6 各局部肌肉MF 值随振动频率的变化趋势

图7 各局部肌肉MF 与振动强度、频率及振动时间的关系

表2 主观感受记录表

由表2 可见，振动环境的主要因素，即振动强度(加速度)、振动频率及受振时间均会对人体舒适性及肌肉疲劳产生影响:①随着振动加速度的增大，人体的不适感增强，当加速度增至0.2 g 时，受试者普遍出现较为强烈的全身疲倦、出汗和持续的头晕和恶心感，个别受试者甚至出现视线模糊等症状;②当振动时间在5 ～10 min，加速度为0.15 g 和0.2 g 时，受试者胃部出现不适，并有恶心的症状，此时振动频率f为8 ～12 Hz，对应坐姿人体振动系统的第2 共振峰［7］，导致腹部产生共振，使人体出现不适感;③随着受振时间的增长，人体不舒适感逐渐增加，受试者普遍出现腿部肌肉酸痛、胸部振动幅度增大、胸闷恶心等感觉。

4 结论

1)综合sEMG 信号的时域与频域分析可知，振动环境会直接影响人体肌肉疲劳过程，不同的振动强度(即加速度)及激振频率均会对人体肌肉疲劳及乘坐舒适性产生不同影响。

2)对振动环境下的人体肱二头肌、竖脊肌、股二头肌的sEMG 分析结果，结合振动环境下的人体主观感受表明，运用sEMG 信号的时、频域分析来评价振动环境下驾驶员的肌肉疲劳状态及其人体舒适性是可行的，其研究结果可为动态环境的人-车界面设计的舒适度评价提供重要技术参考。

［1］Dupuis H，Zerlett G.全身振动对人体的影响［M］.西安:西安交通大学出版社，1989.

［2］Ortengren R，Andersson G B J.Electromyographic studies of trunk muscles with special reference to functional anatomy of the lumbar spine［J］.Spine，1977，2(1): 44-52.

［3］Cooper R G，Stokes M J.Load-induced inflexion of the surface electromyographic signal during isometric fatiguing activity of normal human paraspinal muscle［J］. Electromyography and clinical neurophysiology，1994，34 ( 2): 177-184.

［4］Kankaanpaa M，Laaksonen D，Taimela S，et al.Age，sex and body mass index as determinants of back and hip extensor fatigue in the isometric sorensen back endurance test［J］.Archives of Physical Medicine and Rehabilitation，1998，79(9):1069-1075.

［5］王健，金小刚.表面肌电信号分析及其应用研究［J］.中国体育科技，2000，36(2):26-28.

［6］Deluca C. Physiology and Mathematics of Myoelectric Signals［J］. IEEE Trans. Biomed Eng，1979，26( 3): 313 -325.

［7］丁玉兰.人机工程学［M］.3 版.北京:北京理工大学出版社，2005.

［8］余志生.汽车理论［M］.北京:机械工业出版社，2000.

［9］潘立.基于人椅系统三向振动的汽车平顺性建模与仿真［D］.杭州:浙江工业大学，2004.

［10］Mannion A F，Dolan P.Electromyographic median frequency changes during isometric contraction of the back extensors to fatigue［J］.Spine，1994，19(11):1223-1229.

［11］Serge H，Koy S，Carlo J，et al. Spectral electromyographic assessment of back muscles in patients with low back pain undergoing rehabilitation［J］.Spine，1995，20(1):38-48.

［12］Masuda K，Masuda T，Sadoyama T，et al.Changes in surface EMG parameters during static and dynamic fatiguing contractions［J］.Journal of Electromyography and Kinesiology，1999，9(1):39-46.

［13］Markku K，Taimela S，Webber C L，et al.Lumbar paraspinal muscle fatigability in repetitive isoinertial loading: EMG spectral indices，Borg scale and endurance time［J］. Eur J Appl Physiol，1997，76(3):236-242.