16、医疗设备控制技术:从电外科发生器到坐姿控制模型

医疗设备控制技术:从电外科发生器到坐姿控制模型

1. 电外科发生器控制技术

1.1 电压与组织阻抗关系

研究发现,初级和次级电压会按一定比例下降,这反映了组织阻抗的增加。在分数阶控制下,测量的电压信号振荡较少,从实际应用角度来看,分数阶控制是可行的。

1.2 电外科发生器设计与测试

以 50 - W 原型设计为例,在恒定功率区域对设备进行了固定和可变组织阻抗测试。为降压转换器和逆变器单元的电压和电流回路控制分别推导了分数阶鲁棒控制方案。

1.3 模拟测试结果对比

控制类型 最大过冲 最大下冲 达到稳态时间 可变组织阻抗下功率信号变化
整数阶控制 30 伏 10 伏 0.0022 秒 过冲 6 伏,下冲 4 伏
分数阶控制 - - 0.0018 秒 可忽略不计

从模拟测试结果可以明显看出,与整数阶控制器相比,采用分数阶控制器的电外科发生器单元性能更优。

1.4 电外科发生器控制流

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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