MODEL-BASED EVALUATION OF THE CONTROL STRATEGIES OF A HAND REHABILITATION ROBOT BASED ON MOTOR LEARNING PRINCIPLES

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ONUR CAN YAĞMUR

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ali Emre Turgut

Eş Danışman: Kutluk Bilge Arikan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İnme, beyni besleyen damarlarda tıkanma veya kanama sonrası oluşan önemli bir sağlık sorunudur. Dünyada önde gelen ölüm nedenlerinden biridir. Sağ kalan hemiplejili hastalarda genellikle vücudun sağ veya sol tarafının istemli hareketinde bir kayıp veya azalma olur. Bu durum hastalar, hasta yakınları ve tüm toplum için önemli bir sorun teşkil etmektedir. Bu tez, hemiplejili hastalarda motor öğrenme ilkelerine dayalı iyileşmeye odaklanan bir el rehabilitasyon robotu için kontrol stratejileri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Hedeflenen sistem, motor öğrenmeyi desteklemek/teşvik etmek için tasarlanmıştır. Bu şekilde terapinin etkinliğinin arttırılması hedeflenmiştir. Mekanizma, denetçi yapısı ve hasta modeli için Simulink/ MATLAB programı kullanılmıştır. Terapi sürecinde motor öğrenmeyi en üst düzeye çıkarmak için, kontrol sisteminin gereği kadar destek prensibi altında geliştirilmesi önerilmiştir. Pekiştirmeli öğrenme, kortikal yeniden yapılanmayı modellemek ve terapi sürecinde hastayı simüle etmek için kullanılmıştır. Rehabilitasyon simülasyonları için kinematik ve admitans denetçiler kullanılmış ve tembellik hipotezi araştırılmıştır. Admitans denetçinin, kinematik denetçiye kıyasla daha az tembelliğe sebep olduğu görülmüştür. Ayrıca, admitans denetçideki yay sertliğinin öğrenme üzerine olan etkisi araştırılmıştır.