10、左心室辅助装置(LVAD)控制系统策略解析

左心室辅助装置(LVAD)控制系统策略解析

1. 基于速度测量的LVAD控制策略

有研究提出了一种最优自适应LVAD控制器策略,其目的是通过泵压力梯度的非线性函数来控制估计的主动脉压力,使其跟踪更新后的参考信号,以满足患者的生理需求。该控制器主要由三部分组成:
- 自适应参数估计算法:用于估计总外周阻力。
- 自适应状态观测器:利用总外周阻力估计值进行工作。
- 最优PI控制器:同样依据总外周阻力估计值来选择控制器参数。

在体外实验中,该控制策略展现出良好的性能。在运动期间,控制系统能够通过调整控制器增益和电压,维持主动脉压力并增加总外周血流量。

2. 基于心率的LVAD生理控制器策略
2.1 旋转泵速度设置原则

旋转泵通常被设置为恒定速度,当患者因身体活动导致静脉回流量增加时,泵速可相应提高。但所选的恒定速度设置不应导致过度排血,以免引发抽吸、血液创伤、内皮壁损伤或右心室性能下降等问题。

2.2 基于心率的控制方式

基于心率(HR)的LVAD控制器会检测患者的心率,并根据预先定义的心率与所需泵流量之间的关系来调整泵速。

例如,有研究提出了一种确定目标泵转速的控制策略,其具体步骤如下:
1. 利用天然心率与心输出量(CO)的关系,以及泵转速与离心输出量的关系来确定目标泵转速。其中,天然心率通过心电图(ECG)进行连续监测。
2. 从预定心率与心输出量的关系中获取所需的心输出量水平。
3. 在精细调整泵转速时,使用电机电流波形。当出现抽吸或反流时,流量以及电机电流波形会发生畸变。通过快速傅里叶变换计算电机电流波形

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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