11、左心室辅助装置控制策略与监管系统解析

左心室辅助装置控制策略与监管系统解析

1. 左心室辅助装置(LVAD)生理控制策略比较

在心脏辅助领域,左心室辅助装置(LVAD)的生理控制策略至关重要。Pauls等人在2016年开展了一项研究,旨在在体外循环模拟电路(CSC)中,在相同条件下严格评估文献中先前提出的几种生理控制策略。该研究重点考察了每个控制系统在改善LVAD的前负荷和后负荷敏感性、避免心室抽吸以及防止在血管阻力和模拟体位变化期间出现肺充血等方面的能力。

文献中报道并在该研究中得到验证的八种生理控制策略如下:
1. 恒定入口压力(CIP)控制器 :目标是保持左心室舒张末期压力(LVEDP)恒定。
2. 恒定压差控制器(∆P) :旨在使左心室和主动脉之间的平均压力差接近指定的参考压差(∆Pref)。
3. 恒定主动脉压力和压差控制器(AoP/∆P) :有两个控制目标,主要目标是将主动脉压力保持在一个确定的值,次要目标是将泵的压差∆P保持在一个确定的值。
4. 恒定流量控制器(CQ) :致力于将泵的流量维持在预定的参考流量率。
5. 恒定后负荷阻抗(CAI)控制器 :利用LVEDP(一种前负荷测量值)与LVAD目标流量之间的线性关系,以维持恒定的后负荷阻抗,从而模拟流量与前负荷之间的Starling关系。
6. Starling LVEDP(S - LVEDP)控制器 :通过调整LVAD泵的速度,以实现根据前负荷(由LVEDP表示)定义的流量率。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值