基于心率血氧模糊控制的智能跑步机研究

岳海峰 刘胤池 钱妮妮 隋修武

摘 要：本文设计了一款基于心率血氧模糊控制的智能跑步机。与传统跑步机相比，该跑步机使用Android平台和人机交互界面与微处理器进行数据交互，具有更好的普遍适用性与个人运动信息反馈功能。

关键词：智能跑步机;模糊控制算法;心率-血氧饱和度

中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）28-0042-03

Research on Intelligent Treadmill Based on Fuzzy Control

of Heart Rate and Blood Oxygen

YUE Haifeng1 LIU Yinchi2 QIAN Nini1 SUI Xiuwu1

（1.School of Mechanical Engineering， Tianjin Polytechnic University，Tianjin  300387;2.School of Electronics and Information Engineering， Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387）

Abstract： This paper designed an intelligent treadmill based on fuzzy control of heart rate and blood oxygen. Compared with the traditional treadmill， the treadmill used Android platform and human-computer interface to interact with microprocessor， which had better universal applicability and personal motion information feedback function.

Keywords： intelligent treadmill;fuzzy control algorithm;heart rate-blood oxygen saturation

1 研究背景

1.1 国内外跑步机研究现状

随着中国经济的不断发展以及人民物质生活水平的日益提高，人民群众对自身的健康状况也愈加关注，尤其是伴随着不可逆转的人口老龄化趋势，健康问题正成为一个社会持续关注的问题，人们对于运动器材尤其是跑步机的需求也越来越高。目前，人们普遍使用的是電动跑步机，这类跑步机以电能为动力，通过驱动电机以带传动的方式带动底架上滚筒的转动。锻炼者以与跑步带大小相等、方向相反的速度在跑步带上运动，由于其速度一定且突发状况下不易调节，给用户的安全埋下了隐患。针对这些问题，智能跑步机已经成为各国研究的重点[1]。

1.2 当前电动跑步机存在的问题

①操作性：手动进行运动模式和速度切换，存在操作僵硬、不够灵活的问题[2]。

②舒适性：用户基于主观感知后进行速度调节，锻炼时的舒适性差。

③安全性：运动负荷较大时，存在一定程度的安全隐患，难以确保心肺功能脆弱的用户在使用跑步机时的安全性。

④高效性：缺乏对运动过程中生理参数的检测与反馈，不能保证用户运动过程中的高效性。

1.3 课题研究的目的及意义

本课题创新了其闭环的控制方式，首先在手机端为不同用户设定合适的目标心率和临界血氧饱和度，通过用户运动过程中心率血氧的变化对跑步机的运行速度进行自动调节，区别于其他跑步机运动时视觉反馈后的手动调速，使用户在运动过程中能维持正常的生理体征，很大程度上提高了跑步的舒适性和安全性。此外，跑步机与手机端相结合，能直观有效地了解到用户自身的运动健身状况，进而可以有针对性地为用户设计运动目标和计划。

2 跑步机总体系统设计

2.1 总体技术概括

研究表明，在一定运动速度范围内，运动时的心率和血氧浓度与运动速度呈现不完全的线性关系。基于此，本课题提出将模糊控制算法应用于跑步机的速度调节中，并针对不同用户在运动全过程中的血氧浓度进行实时采样检测反馈给微处理器，确保血氧浓度处于正常范围，提高用户运动中的舒适性。

本课题对跑步机的研究优化主要包括：心率血氧的采集及处理;运动过程中速度的自我调节;多种控制方式，如实体按键、触摸屏幕及APP远程控制。

基于上述需求，本课题将从五个方面实现，分别是Android应用平台、心率血氧采集模块、微处理器控制板、人机交互界面以及跑步机动力系统[3]。总体技术路线如图1所示。

2.2 Android应用平台

本课题所设计的Android终端基于JAVA语言。此APP主要有三个线程：其一是根据用户输入的性别、年龄、身高、体重等信息设计不同的训练方式并根据实际运动情况进行调整[4];其二是将用户参数与预先置入的理想生理参数进行匹配，通过蓝牙传回微处理器控制板;其三是将一段时间内从微处理器控制板传回的心率和血氧浓度值绘制成曲线（如图2所示）。

2.3 心率血氧采集模块设计

心率血氧采集模块的核心传感器为MAX30102，它是一个集成的脉搏血氧仪和心率监测仪生物传感器的模块[5]。如图3所示，传感器本身具有完整的发光LED及驱动部分、光感应和AD转换部分、环境光干扰消除及数字滤波部分。

考虑到本课题中的数据精度和体积需求，结合目前流行的智能手环测量心率的方法，研究者对市面上已有模块进行了优化。在其硬件电路中加入仪表放大和模拟滤波等信号调理电路，并在模块的布局布线中采用双面布件，大大提高了信号精度，减小了模块体积。

数据传输方式上，研究者沿用了市面上的已有设计，采用I2C串行通信接口与微处理器进行数据传输，通过微处理器的模拟I2C接口来读取MAX30102传感器自身的FIFO，就可以获取转换后的光强度数值。

2.4 模糊控制器设计

2.4.1 主控板设计。课题中选用STM32F103作为主控芯片。该芯片拥有广阔的资源，其中包括64KB SRAM、512KB FLASH、3个SPI、2个I2C、5个串口等，符合本课题对于通信接口以及通信速度方面的要求。考虑到本课题的应用场景，研究者采用传统的USB供电方式作为主控板的供电来源，并在PCB设计中预留出各个模块所需接口。STM32主控板除了进行光强度数值与心率和血氧饱和值的转换之外，还在模糊控制算法中充当着模糊控制器的角色，可对所采集到的心率值进行模糊算法处理，从而得到速度调节信号。

2.4.2 模糊控制算法。模糊控制算法是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制，通常用于无法以严密的数学表示的控制对象模型。一个完整的模糊控制算法主要包括输入变量、模糊控制器和输出变量。模糊控制器的结构如图4所示。

本课题中的控制对象为电机速度，因而本课题中将跑步机速度作为模糊控制器的输出量，调速系数[y跑步机的速度∈Y=0，12]，将心率的预测值与实际采样值的误差作为模糊控制器的主要参考输入量，其中[y心率误差∈X1=[-90，90]]。

假设[y心率]所对应模糊论域[A]的取值范围与物理论域[X1]一致，选取7个模糊子集，所对应的语言为{NB，NM，NS，0，PS，PB，PB}。其隶属函数选用三角函数。

假设[y跑步机的速度]所对应的模糊论域[C]的取值范围与物理论域[Y]一致，选用5个模糊子集，所对应的语言值为{VS，S，M，B，VB}，其隶属函数选用三角函数，最后对模糊推理的结果采用最大隶属度法去模糊化（F/D），去模糊化后的变量是清晰值，其取值范围由模糊推理得到的所有模糊子集确定。

2.5 人機交互界面设计

人机交互界面同Android端应用功能类似，主要完成信息管理与传输、实时运动状况显示等功能，与之不同的是，人机交互界面直接搭载在跑步机机身上，并与微控制器端口直接相连，方便用户在运动过程中实时掌握运动情况，是连接用户和跑步机的桥梁。考虑到屏幕大小、简洁性及通信速度，本课题选用EZUIH的电阻触摸屏。心率血氧采集模块将所采集到的数据传入微控制器，由微控制器对心率、血氧饱和度及运行速度的数据进行处理，通过串口将处理过的数据传递给人机交互界面呈现给用户，用户在运动时可以通过界面上所显示的数据了解自己的生理参数。

2.6 跑步机动力系统设计

跑步机动力系统设计的核心是实现跑步带转动速度调节。该系统主要由电机驱动板和直流电机组成。在本课题中，研究者通过实时测量用户运动过程中的心率和血氧饱和度，运用模糊控制算法后得出电机控制信号并将其传送给电机驱动板，由其对电机进行加减速控制[6]。

鉴于直流电机具有维护周期较长、噪声小、输出稳定等特点，且在传统跑步机上已有应用并未出现安全隐患，考虑到本课题的研究特点，也选用无刷直流电机带动传送带。

3 结论

本课题提出了一种能在Android平台和人机交互界面实现的心率血氧饱和度-速度关系的跑步机速度调控方法。与传统跑步机相比，使用Android平台和人机交互界面与微处理器进行数据交互，具有更好的普遍适用性与个人运动信息反馈功能。同时，本课题引入了模糊控制算法，根据运动过程中的心率和血氧饱和度变化，有效地对跑步机速度进行调控，使用户在运动过程中保持良好的生理体征，大大提高了系统的安全性。

参考文献：

[1]朱梁.健康监测跑步机的研发[D].杭州：浙江理工大学，2013.

[2]曹新星.智能型数字化跑步机控制系统的研究[D].杭州：浙江大学，2011.

[3]汪文博.基于Android跑步机运动处方系统的设计与实现[D].南昌：南昌大学，2018.

[4]李永斌.可穿戴式智能血氧运动指环设计与研究[D].广州：华南理工大学，2015.

[5]黄伟荣.可穿戴式健康参数监测方法与系统设计[D].西安：西安理工大学，2018.

[6]贾剑平，汪文博，刘国平.基于线性回归的跑步机强度控制方法[J].南昌大学学报（工科版），2019（1）：76-79，84.