3、带自动消毒功能的肺活量计:设计、测试与应用

带自动消毒功能的肺活量计:设计、测试与应用

呼吸使人体暴露于多种污染物中,这可能引发一系列肺部疾病,从而导致对肺活量测试的需求增加。肺活量测定技术在20世纪的最后50年里不断发展,涉及到由欧洲呼吸学会(ERS)和美国胸科学会(ATS)批准的标准化和严格流程,以得出有效和具有诊断性的结论。本文将介绍一种带自动消毒功能的肺活量计,包括其工作原理、设计、测试结果等内容。

1. 涡轮气动流速仪

涡轮气动流速仪旨在将呼出的气流信号转换为任何电子系统都能处理的电信号。它由一个轴和一个螺旋桨组成,螺旋桨在气流的作用下绕轴旋转。该仪器易于实现,抗干扰能力强,价格和尺寸适合本研究规划的工作环境。通过传感器测量螺旋桨的转速,并根据这些转速计算气流,对气流进行积分即可得到呼气量。

  • 呼出气流速计算 :使用公式 ( v_f = v_h * c_t ) 计算呼出气流速,其中 ( v_h ) 是螺旋桨速度,( v_f ) 是气流速率,( c_t ) 是涡轮常数。
  • 气流量计算 :根据伯努利原理,使用公式 ( Q = A_c * v_f ) 或 ( Q = \pi * r^2 * v_f ) 计算气流量,其中 ( Q ) 是体积流量,( A_c ) 是圆形喷嘴面积。
  • 肺容积计算 :同样基于伯努利原理,通过公式 ( V = \int_{t_1}^{t_2} Q * dt ) 计算肺容积。由于体积流量在每个采样时间间隔都会更新,因此可以定义一条通过对应于 ( t_1 ) 时刻初始体积流量的点 ( A = (x_1, y_1) ) 和对应于 (
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:确保你的电脑上安装有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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