CN105468925A - 一种多功能用妇产科用加压冲洗装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多功能用妇产科用加压冲洗装置，该装置包括：底座、万向轮设备、冲洗装置、接触按压装置、管道设备、消毒装置、防护设备、电源设备、电加热箱、壳体、隔层板；万向轮设备设置在底座的两侧，底座上端设置有防护设备，防护设备的上侧设置有接触按压装置，冲洗装置安装在接触按压装置的上部位置，隔层板设置在防护设备和接触按压装置的中间位置，管道设备设置在电源设备的壳内上部位置，电加热箱安装在防护设备的右下部位置，壳体设置在消毒装置的外部位置。本发明的冲洗装置，接触按压装置和消毒装置的设置，有利于使用方便，安全可靠，消毒彻底，不易造成交叉感染，从而完善功能多样性，进而降低制造成本。

Description

一种多功能用妇产科用加压冲洗装置

技术领域

本发明属于医疗器械技术领域，尤其涉及一种多功能用妇产科用加压冲洗装置。

背景技术

目前，妇科冲洗器，又名阴道冲洗器·由杭州奇炜生物科技有限公司研发生产，依据患者人体工程学、仿生学原理设计的冲洗器，大小适中、柔软，随形宜人，冲洗更舒适，采用雾状出水交错排列，增加冲洗范围，保证冲洗效果。但是，现有的多功能用妇产科用加压冲洗装置存在着使用不方便，安全效果差，消毒不彻底，容易造成交叉感染，功能不完善，制造成本较高的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多功能用妇产科用加压冲洗装置，旨在解决使用不方便，安全效果差，消毒不彻底，容易造成交叉感染，功能不完善，制造成本较高的问题。

本发明是这样实现的，一种该多功能用妇产科用加压冲洗装置包括：底座、万向轮设备、冲洗装置、接触按压装置、管道设备、消毒装置、防护设备、电源设备、电加热箱、壳体、隔层板；万向轮设备设置在底座的两侧，底座上端设置有防护设备，防护设备的上侧设置有接触按压装置，冲洗装置安装在接触按压装置的上部位置，隔层板设置在防护设备和接触按压装置的中间位置，管道设备设置在电源设备的壳内上部位置，电加热箱安装在防护设备的右下部位置，壳体设置在消毒装置的外部位置。

所述的冲洗装置包括：冲洗喷孔、旋转驱动叶轮、防漏护罩、开关按钮、把手、密封裙边、专用喷管；所述的冲洗喷孔设置在专用喷管的外部位置，所述的旋转驱动叶轮设置在专用喷管的下部连接位置，所述的防漏护罩设置在密封裙边的上部连接位置，所述的开关按钮设置在把手上端位置。

所述的把手两端设有固定螺母，所述的把手外部设有防滑套，所述的防滑套采用橡胶材料制成的，所述的密封裙边具体采用软性硅胶材质，所述的专用喷管具体采用一次性有机塑料喷管。

所述的接触按压装置包括：按压弹簧、支座压板、偏心轴、防护层；所述的按压弹簧设置在支座压板的中间位置，所述的按压弹簧具体采用亚金弹力按压弹簧，所述的支座压板设置在按压弹簧的外部位置，所述的支座压板由上、下压板组成，上、下按压板通过螺杆固接，所述支座压板上安装有按压头，按压头上设有弹力头，所述的支座压板具体采用橡胶材料制成的可收缩膨胀的按压板，所述的偏心轴设置在按压弹簧的中间位置，所述的偏心轴上设有刻度线，所述的防护层设置在支座压板的中间位置，所述的防护层具体采用硅胶材料制成的防护层，所述的防护层上设有软海绵垫。

所述的消毒装置包括：消毒灯管、导液管、消毒液瓶、喷雾罩；所述的消毒液瓶焊接在导液管的下部出口位置，所述的消毒灯管设置在导液管的上部，所述的喷雾罩设置在导液管的入口位置。

所述的消毒灯管包括：紫外线灯管、套管；紫外线灯管和套管之间存在空隙，紫外线灯管安装在套管内部，紫外线灯管和套管之间设有密封装置，密封装置和套管之间为紧固密封，所述的密封装置上设有紫外线灯管的灯头连接装置用于连接紫外线灯管和外部电源，紫外线灯管的灯头连接装置与密封装置之间是密封的，所述密封装置和套管之间由耐紫外线的黏合剂紧固密封，所述的密封装置与套管之间通过融合方式达到紧固密封，所述密封装置与套管之间在套管的内表面粘合紧固密封。

所述的万向轮设备包括：调节螺母、橡胶轮胎、滚动滑轮；所述的橡胶轮胎设置在滚动滑轮的外部焊接位置，所述的调节螺母设置在橡胶轮胎和滚动滑轮的上部位置，所述的滚动滑轮具体采用聚氨酯滚动滑轮。

所述的管道设备包括：排气管、供水管；所述的排气管和供水管设置在壳内左侧位置。

所述的防护设备包括：防盗锁、拉门、固定螺母、控制面板；所述的防盗锁安装在控制面板的前面中间外部位置，所述的固定螺母安装在拉门的两侧位置，所述的拉门具体采用可拉伸皮带制成，所述的固定螺母具体采用2个可调节螺母，安装在拉门的两端。

所述的电源设备包括：电源接口、导线、插头；所述的电源接口设置在导线的上部焊接位置，所述的插头设置在导线的下端连接位置。

本发明的另一目的在于提供一种所述多功能用妇产科用加压冲洗装置的光伏板电源极值搜索方法，该考虑光照变化的光伏电源极值搜索方法包括：

步骤一，首先初始化电流扰动量ΔI(k)，其中k为迭代次数，取ΔI(k)＝0.05Isc，Isc为光伏阵列短路电流；

步骤二，测量当前光伏阵列出口电压V_pv(k)、光伏阵列出口电流I_pv(k)和太阳光照强度S；

步骤三，计算当前光伏阵列输出功率P_pv(k)＝V_pv(k)×I_pv(k)；

步骤四，校验当前光伏阵列出口电流I_pv(k)是否满足运行约束条件，约束条件如下：2I_MPP-I_sc≤I_pv(k)≤I_sc，其中I_MPP为最大功率下的出口电流，如果约束条件满足，转步骤五进入电流扰动算子；如果约束条件不满足，转步骤八进入自适应控制算子；

步骤五，电流扰动算子，基于经典扰动观察法；最终得到参考电流I_ref＝I_pv(k)+sign(I_pv(k)-I_pv(k-1))*sign(P_pv(k)-P_pv(k-1))*ΔI(k)，同时更新P_pv(k-1)＝P_pv(k)、I_pv(k-1)＝I_pv(k)；

步骤六，变步长扰动算子实现动态调节扰动步长，实现在最大功率点附近减小扰动步长的效果，变步长调节量为其中令m₁+m₂＝1，根据实际工程中选择，使用m₁＝0.6，m₂＝0.4，另外M＝sign(P_pv(k)-P_pv(k-1))+sign(P_pv(k-1)-P_pv(k-2))；

步骤七，更新ΔI(k)＝ΔI_F，返回步骤二；

步骤八，自适应控制算子根据太阳光照强度的突变，参考短路电流法动态调节扰动步长，增大扰动步长快速逼近最大功率点，提高极值追踪效率，参考电流和自适应步长调节量分别具体计算如下：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{ref}=\frac{\left(1+k_{sc}\right)I_{sc}\left(S_{nom},T_{nom}\right)K_A}{2S_{nom}}S\\ {\mathrm{\ΔI}}_C=\frac{\left(1+k_{sc}\right)I_{sc}\left(S_{nom},T_{nom}\right)K_A}{{\mathrm{NS}}_{nom}}S\end{array}\right.,$

其中S_nom，T_nom，I_sc(S_nom，T_nom)分别为标准测试条件下的光照强度、温度以及由它们确定的光伏板短路电流函数，K_A为光伏板老化寿命修正系数，取经验值0.55，k_sc为光伏电源极值追踪短路电流法比例系统，取0.78～0.92，平均值0.85，S为当前太阳光照强度，N为光伏阵列中光伏板数量；

步骤九，更新P_pv(k-1)＝P_pv(k)、I_pv(k-1)＝I_pv(k)、I_pv(k)＝I_ref、ΔI(k)＝ΔI_C，返回步骤二；

步骤十，当ΔP_pv＝0时，则当前光伏阵列运行在新的最大功率点上，计算流程结束。

本发明的另一目的在于提供一种所述多功能用妇产科用加压冲洗装置的控制装置的数据聚合方法，所述数据聚合方法包括：首先在传感器节点上进行格拉布斯预处理，删除误差较大的数据，然后再利用自适应数据聚合算法向簇首节点进行聚合，最后簇首节点再以多跳的方式向基站进行数据传输，在非均匀成簇的基础上引入格拉布斯预处理来减少误差较大的数据的传输能耗，加入自适应数据聚合算法来降低簇首节点的能耗；

具体包括：

步骤一，在部署区域内随机分布一定数量的同构的传感器节点，将部署区域划分为面积大小不等的网格；

步骤二，在每个网格内根据节点的剩余能量选取该网格内的簇首节点，其余节点根据就近原则选择性的加入簇；

步骤四，判断簇内的成员节点收集到的数据是否符合格拉布斯准则，若满足，则认为该节点是有效的，即向该簇首节点发送数据，否则，不发送数据；

步骤四，簇首节点根据自适应聚合算法聚合来自有效的成员节点的数据喝自身产生的数据；

步骤五，簇首节点以多跳的形式向节点发送数据知道运行完给定的轮数。

进一步，该数据聚合方法进行聚合之前需要相关模型，包括网络模型和能量消耗模型。

进一步，网络模型，无线传感器网络部署在一个正方形区域内，区域最左端最底部的顶点坐标为(o_x，o_y)(0_x，0_y)，此外还需要：

sink节点和所有节点都是时间同步和固定的，sink节点位于(sink_x，sink_y)，并且是在部署区域之外的；

节点间的交流时双向的并且每个节点根据到接收点的距离来调整它的传输功率；

sink节点和部署区域内的所有节点都是位置感知的；

能量消耗模型，传感器节点能耗分为发射数据能耗、接收数据能耗和聚合数据能耗，节点到接收点的距离小于阈值d₀，则采用自由空间模型，否则，采用多路径衰减模型，从而发射比特数据到距离为的接收点的能量消耗如下：

$E_{TX}(l,d)=\left\{\begin{array}{cc}l\&times;E_{elec}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{fs}\&times;d_2& d<d_0\\ l\&times;E_{elec}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{mp}\&times;d_4& {\mathrm{d\&omega;}}_0\end{array}\right.;$

其中E_elec为发射电路能量消耗，ε_fs为自由空间模型下功率放大电路所需能量，ε_mp为多路径衰减模型下功率放大电路所需能量，接收比特数据能耗：

E_Rx(l)＝l×E_elec；

聚合比特数据的能量消耗：

E_A＝l×E_DA；

其中E_DA表示聚合1比特数据的能量消耗。

进一步，该数据聚合方法的步骤如下：

步骤一，在面积为＝x的部署区域内，随机分布个同构的无线传感器节点，sink节点位于部署区域之外，节点处理整个无线传感器网络内收集到的数据；

步骤二，非均匀成簇

sink节点位于部署区域的上方；首先部署区域X轴划分为S个泳道，所有泳道有相同的宽度w，并且每个泳道的长度与部署区域的长度相等；用从1到s作为泳道的ID，最左端的泳道的ID为1，然后每个泳道沿着y轴划分为多个矩形网格，每个泳道中的每个网格都被定义一个水平，最下端的网格的水平为1，每个网格和每个泳道有相同的宽度w；每个泳道中网格的个数、长度与泳道到sink的距离有关；通过设置网格的长度来调整网格的大小；针对不同的泳道，距离sink越远的泳道含有的网格数目越小；针对同一泳道，距离sink越远的网格的长度越大；假设A中含有S个元素，第k个元素表示在第k个泳道中网格的数目；每个网格用一个数组(i，j作为ID，表示第i个泳道有水平j；定义S个数组表示网格的长度，第v个数组H_v表示第v个泳道中网格的长度，并且H_v的第w个元素h_vw表示网格(v，w)的长度；网格(i，j)的边界为：

o_x+(i-1)×w＜x≤o_x+i×w

$o\_y+{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{k\&le;j-1}{h}_{ik}<y\&le;o\_y+{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{k\&le;j-1}{h}_{ik}$

非均匀网格划分好之后进行成簇阶段；算法分为很多轮进行，在每轮中选取每个网格中剩余能量最大的节点作为簇首节点，其余节点根据就近原则加入簇，然后再进行数据聚合；

步骤三，格拉布斯预处理

传感器节点需要对收集的数据进行预处理，然后再向簇首节点传输数据；采用格拉布斯预准则对传感器节点所采集到的数据进行预处理假设某个簇首节点含有个传感器节点，传感器节点收集到的数据为x₁，x₂，…，x_n，服从正态分布，并设：

$x_0=\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i,$ v_i＝x_i-x₀， $\mathrm{\&delta;}=\sqrt{\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{v}_i};$

根据顺序统计原理，计算格拉布斯统计量：

$g_i=\frac{x_i-x_0}{\mathrm{\&delta;}};$

给定显著性水平(α＝0.05)之后，测量值满足g_i≤g₀(n，α)，则认为测量值有效，测量值参与到下一层次的数据聚合；反之，则认为测量值无效，因此需要剔除，即不参与到下一层次的数据聚合；

步骤四，自适应聚合算法

通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值，求取各个传感器节点的测量数据值与估计值之间的欧式距离，以归一化的欧式距离作为自适应加权融和的权值；选用簇中的传感器节点采集到的数据的最大值与最小值的平均值作为中心数据；

某个簇中有个传感器节点，用维列向量D＝(d₁，d₂，…，d_n)表示相应节点的测量值，通过计算各个节点数据与中心数据的欧式距离反应不同节点数据与中心数据之间的偏差大小，其中l_i的计算公式为：

$l_i=\sqrt{{(d_i-T)}^2};$

根据欧式距离自适应设定相应的权值大小，距离越大权值越小，距离越小权值越大；

$w_i=1/(l_i/\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}1/l_i);$

其中w_i为相应的权值；簇首节点将收集到的数据与自己感知的数据进行数据聚合，是簇首节点将自己感知的数据和簇内成员节点发送来的数据合并成一个数据包。

本发明提供的一种多功能用妇产科用加压冲洗装置，广泛应用于医疗器械技术领域，同时，本发明的有益效果为：本发明的冲洗装置，接触按压装置和消毒装置的设置，有利于使用方便，安全可靠，消毒彻底，不易造成交叉感染，从而完善功能多样性，进而降低制造成本。由于本发明将考虑光照变化的光伏电源极值搜索系统，设置自适应控制算子模块、电流扰动算子模块和变步长扰动算子模块；实现了对经典电流量的观察扰动方法进行改进，增加了光伏电源电流扰动量变步长算子模块和光伏运行点自适应控制算子模块，实现了在不同光照条件下光伏电源快速、稳定的调整运行点，以追踪最大功率。本发明的结构简单，操作方便，较好地解决了传统的扰动观察法具有在最大功率点附近振荡的问题，影响系统稳定性的技术问题。本发明首先在传感器节点上进行格拉布斯预处理，删除误差较大的数据，然后再利用自适应数据聚合算法向簇首节点进行聚合，最后簇首节点再以多跳的方式向基站进行数据传输。本发明在非均匀成簇的基础上引入了格拉布斯预处理来减少误差较大的数据的传输能耗，加入了自适应数据聚合算法来降低簇首节点的能耗，可以有效的均衡网络中节点的能耗，提高网络寿命；将网络分成大小不同的簇进行数据聚合，均衡了节点的能耗，从而提高了网络寿命；本发明在多跳的无线传感器网络中对数据聚合算法进行了更好的改善，综合考虑了距离，剩余能量以及误差等因素，因此在均衡网络能耗的同时更好的提高数据聚合的有效性；本发明动态的改变了簇首节点的位置，同时改变了簇内的节点数目，更好的均衡网络中的能量消耗，簇首节点是根据节点的剩余能量选取的，保证了数据的有效性，更好的提高了网络的性能；本发明在完全符合无线传感器网络的通信特征的前提下，没有涉及移动节点的条件点，因此本发明可以在不提高网络成本的前提下提高网络的性能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的多功能用妇产科用加压冲洗装置结构示意图。

图2是本发明实施例提供的接触按压装置结构示意图。

图3是本发明实施例提供的冲洗装置结构示意图。

图4是本发明实施例提供的消毒装置结构示意图。

图中：1、底座；2、万向轮设备；2-1、调节螺母；2-2、橡胶轮胎；2-3、滚动滑轮；3、冲洗装置；3-1、冲洗喷孔；3-2、旋转驱动叶轮；3-3、防漏护罩；3-4、开关按钮；3-5、把手；3-6、密封裙边；3-7、专用喷管；4、接触按压装置；4-1、按压弹簧；4-2、支座压板；4-3、偏心轴；4-4、防护层；5、管道设备；5-1、排气管；5-2、供水管；6、消毒装置；6-1、紫外线消毒灯管；6-2、导液管；6-3、消毒液瓶；6-4、喷雾罩；7、防护设备；7-1、防盗锁；7-2、拉门；7-3、固定螺母；7-4、控制面板；8、电源设备；8-1、电源接口；8-2、导线；8-3、插头；9、电加热箱；10、壳体；11、隔层板。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图1至图4对本发明的结构作详细的描述。

本发明实施例的多功能用妇产科用加压冲洗装置重要包括：底座1、万向轮设备2、冲洗装置3、接触按压装置4、管道设备5、消毒装置6、防护设备7、电源设备8、电加热箱9、壳体10、隔层板11；万向轮设备2设置在底座1的两侧，底座1上端设置有防护设备7，防护设备7的上侧设置有接触按压装置4，冲洗装置3安装在接触按压装置4的上部位置，隔层板11设置在防护设备7和接触按压装置4的中间位置，管道设备5设置在电源设备8的壳内上部位置，电加热箱9安装在防护设备7的右下部位置，壳体10设置在消毒装置6的外部位置。电源设备8采用光伏板。

所述的冲洗装置3包括：冲洗喷孔3-1、旋转驱动叶轮3-2、防漏护罩3-3、开关按钮3-4、把手3-5、密封裙边3-6、专用喷管3-7；所述的冲洗喷孔3-1设置在专用喷管3-7的外部位置，所述的旋转驱动叶轮3-2设置在专用喷管3-7的下部连接位置，所述的防漏护罩3-3设置在密封裙边3-6的上部连接位置，所述的开关按钮3-4设置在把手3-5上端位置。

所述的把手3-5两端设有固定螺母，所述的把手3-5外部设有防滑套，所述的防滑套采用橡胶材料制成的，所述的密封裙边3-6具体采用软性硅胶材质，所述的专用喷管3-7具体采用一次性有机塑料喷管。

所述的接触按压装置4包括：按压弹簧4-1、支座压板4-2、偏心轴4-3、防护层4-4；所述的按压弹簧4-1设置在支座压板4-2的中间位置，所述的按压弹簧4-1具体采用亚金弹力按压弹簧，所述的支座压板4-2设置在按压弹簧的外部位置，所述的支座压板4-2由上、下压板组成，上、下按压板通过螺杆固接，所述支座压板4-2上安装有按压头，按压头上设有弹力头，所述的支座压板4-2具体采用橡胶材料制成的可收缩膨胀的按压板，所述的偏心轴4-3设置在按压弹簧的中间位置，所述的偏心轴4-3上设有刻度线，所述的防护层4-4设置在支座压板的中间位置，所述的防护层4-4具体采用硅胶材料制成的防护层，所述的防护层4-4上设有软海绵垫。

所述的消毒装置6包括：消毒灯管6-1、导液管6-2、消毒液瓶6-3、喷雾罩6-4、控制装置；所述的消毒液瓶6-3焊接在导液管6-2的下部出口位置，所述的消毒灯管6-1设置在导液管6-2的上部，所述的喷雾罩6-4设置在导液管6-2的入口位置；所述控制装置与消毒灯管连接。

所述的消毒灯管6-1包括：紫外线灯管、套管；紫外线灯管和套管之间存在空隙，紫外线灯管安装在套管内部，紫外线灯管和套管之间设有密封装置，密封装置和套管之间为紧固密封，所述的密封装置上设有紫外线灯管的灯头连接装置用于连接紫外线灯管和外部电源，紫外线灯管的灯头连接装置与密封装置之间是密封的，所述密封装置和套管之间由耐紫外线的黏合剂紧固密封，所述的密封装置与套管之间通过融合方式达到紧固密封，所述密封装置与套管之间在套管的内表面粘合紧固密封。

所述的万向轮设备2包括：调节螺母2-1、橡胶轮胎2-2、滚动滑轮2-3；所述的橡胶轮胎2-2设置在滚动滑轮2-3的外部焊接位置，所述的调节螺母2-1设置在橡胶轮胎2-2和滚动滑轮2-3的上部位置，所述的滚动滑轮2-3具体采用聚氨酯滚动滑轮。

所述的管道设备5包括：排气管5-1、供水管5-2；所述的排气管5-1和供水管5-2设置在壳内左侧位置。

所述的防护设备7包括：防盗锁7-1、拉门7-2、固定螺母7-3、控制面板7-4；所述的防盗锁7-1安装在控制面板7-4的前面中间外部位置，所述的固定螺母7-3安装在拉门7-2的两侧位置，所述的拉门7-2具体采用可拉伸皮带制成，所述的固定螺母7-3具体采用2个可调节螺母，安装在拉门7-2的两端。

所述的电源设备8包括：电源接口8-1、导线8-2、插头8-3；所述的电源接口8-1设置在导线8-2的上部焊接位置，所述的插头8-3设置在导线8-2的下端连接位置。

本发明的另一目的在于提供一种所述多功能用妇产科用加压冲洗装置的光伏板电源极值搜索方法，该考虑光照变化的光伏电源极值搜索方法包括：

步骤一，首先初始化电流扰动量ΔI(k)，其中k为迭代次数，取ΔI(k)＝0.05Isc，Isc为光伏阵列短路电流；

步骤二，测量当前光伏阵列出口电压V_pv(k)、光伏阵列出口电流I_pv(k)和太阳光照强度S；

步骤三，计算当前光伏阵列输出功率P_pv(k)＝V_pv(k)×I_pv(k)；

步骤四，校验当前光伏阵列出口电流I_pv(k)是否满足运行约束条件，约束条件如下：2I_MPP-I_sc≤I_pv(k)≤I_sc，其中I_MPP为最大功率下的出口电流，如果约束条件满足，转步骤五进入电流扰动算子；如果约束条件不满足，转步骤八进入自适应控制算子；

步骤五，电流扰动算子，基于经典扰动观察法；最终得到参考电流I_ref＝I_pv(k)+sign(I_pv(k)-I_pv(k-1))*sign(P_pv(k)-P_pv(k-1))*ΔI(k)，同时更新P_pv(k-1)＝P_pv(k)、I_pv(k-1)＝I_pv(k)；

步骤六，变步长扰动算子实现动态调节扰动步长，实现在最大功率点附近减小扰动步长的效果，变步长调节量为其中令m₁+m₂＝1，根据实际工程中选择，使用m₁＝0.6，m₂＝0.4，另外M＝sign(P_pv(k)-P_pv(k-1))+sign(P_pv(k-1)-P_pv(k-2))；

步骤七，更新ΔI(k)＝ΔI_F，返回步骤二；

步骤八，自适应控制算子根据太阳光照强度的突变，参考短路电流法动态调节扰动步长，增大扰动步长快速逼近最大功率点，提高极值追踪效率，参考电流和自适应步长调节量分别具体计算如下：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{ref}=\frac{\left(1+k_{sc}\right)I_{sc}\left(S_{nom},T_{nom}\right)K_A}{2S_{nom}}S\\ {\mathrm{\&Delta;I}}_C=\frac{\left(1+k_{sc}\right)I_{sc}\left(S_{nom},T_{nom}\right)K_A}{{\mathrm{NS}}_{nom}}S\end{array}\right.,$

其中S_nom，T_nom，I_sc(S_nom，T_nom)分别为标准测试条件下的光照强度、温度以及由它们确定的光伏板短路电流函数，K_A为光伏板老化寿命修正系数，取经验值0.55，k_sc为光伏电源极值追踪短路电流法比例系统，取0.78～0.92，平均值0.85，S为当前太阳光照强度，N为光伏阵列中光伏板数量；

步骤九，更新P_pv(k-1)＝P_pv(k)、I_pv(k-1)＝I_pv(k)、I_pv(k)＝I_ref、ΔI(k)＝ΔI_C，返回步骤二；

步骤十，当ΔP_pv＝0时，则当前光伏阵列运行在新的最大功率点上，计算流程结束。

本发明的另一目的在于提供一种所述多功能用妇产科用加压冲洗装置的控制装置的数据聚合方法，所述数据聚合方法包括：首先在传感器节点上进行格拉布斯预处理，删除误差较大的数据，然后再利用自适应数据聚合算法向簇首节点进行聚合，最后簇首节点再以多跳的方式向基站进行数据传输，在非均匀成簇的基础上引入格拉布斯预处理来减少误差较大的数据的传输能耗，加入自适应数据聚合算法来降低簇首节点的能耗；

具体包括：

步骤一，在部署区域内随机分布一定数量的同构的传感器节点，将部署区域划分为面积大小不等的网格；

步骤二，在每个网格内根据节点的剩余能量选取该网格内的簇首节点，其余节点根据就近原则选择性的加入簇；

步骤四，判断簇内的成员节点收集到的数据是否符合格拉布斯准则，若满足，则认为该节点是有效的，即向该簇首节点发送数据，否则，不发送数据；

步骤四，簇首节点根据自适应聚合算法聚合来自有效的成员节点的数据喝自身产生的数据；

步骤五，簇首节点以多跳的形式向节点发送数据知道运行完给定的轮数。

进一步，该数据聚合方法进行聚合之前需要相关模型，包括网络模型和能量消耗模型。

进一步，网络模型，无线传感器网络部署在一个正方形区域内，区域最左端最底部的顶点坐标为(o_x，o_y)(0_x，0_y)，此外还需要：

sink节点和所有节点都是时间同步和固定的，sink节点位于(sink_x，sink_y)，并且是在部署区域之外的；

节点间的交流时双向的并且每个节点根据到接收点的距离来调整它的传输功率；

sink节点和部署区域内的所有节点都是位置感知的；

能量消耗模型，传感器节点能耗分为发射数据能耗、接收数据能耗和聚合数据能耗，节点到接收点的距离小于阈值d₀，则采用自由空间模型，否则，采用多路径衰减模型，从而发射比特数据到距离为的接收点的能量消耗如下：

$E_{TX}(l,d)=\left\{\begin{array}{cc}l\&times;E_{elec}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{fs}\&times;d_2& d<d_0\\ l\&times;E_{elec}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{mp}\&times;d_4& d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.;$

其中E_elec为发射电路能量消耗，ε_fs为自由空间模型下功率放大电路所需能量，ε_mp为多路径衰减模型下功率放大电路所需能量，接收比特数据能耗：

E_Rx(l)＝l×E_elec；

聚合比特数据的能量消耗：

E_A＝l×E_DA；

其中E_DA表示聚合1比特数据的能量消耗。

进一步，该数据聚合方法的步骤如下：

步骤一，在面积为＝x的部署区域内，随机分布个同构的无线传感器节点，sink节点位于部署区域之外，节点处理整个无线传感器网络内收集到的数据；

步骤二，非均匀成簇

sink节点位于部署区域的上方；首先部署区域X轴划分为S个泳道，所有泳道有相同的宽度w，并且每个泳道的长度与部署区域的长度相等；用从1到s作为泳道的ID，最左端的泳道的ID为1，然后每个泳道沿着y轴划分为多个矩形网格，每个泳道中的每个网格都被定义一个水平，最下端的网格的水平为1，每个网格和每个泳道有相同的宽度w；每个泳道中网格的个数、长度与泳道到sink的距离有关；通过设置网格的长度来调整网格的大小；针对不同的泳道，距离sink越远的泳道含有的网格数目越小；针对同一泳道，距离sink越远的网格的长度越大；假设A中含有S个元素，第k个元素表示在第k个泳道中网格的数目；每个网格用一个数组(i，j)作为ID，表示第i个泳道有水平j；定义S个数组表示网格的长度，第v个数组H_v表示第v个泳道中网格的长度，并且H_v的第w个元素h_vw表示网格(v，w)的长度；网格(i，j)的边界为：

o_x+(i-1)×w＜x≤o_x+i×w

$o\_y+{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{k\&le;j-1}{h}_{ik}<y\&le;o\_y+{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{k\&le;j-1}{h}_{ik}$

非均匀网格划分好之后进行成簇阶段；算法分为很多轮进行，在每轮中选取每个网格中剩余能量最大的节点作为簇首节点，其余节点根据就近原则加入簇，然后再进行数据聚合；

步骤三，格拉布斯预处理

传感器节点需要对收集的数据进行预处理，然后再向簇首节点传输数据；采用格拉布斯预准则对传感器节点所采集到的数据进行预处理假设某个簇首节点含有个传感器节点，传感器节点收集到的数据为x₁，x₂，…，x_n，服从正态分布，并设：

$x_0=\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i,$ v_i＝x_i-x₀， $\mathrm{\&delta;}=\sqrt{\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{v}_i};$

根据顺序统计原理，计算格拉布斯统计量：

$g_i=\frac{x_i-x_0}{\mathrm{\&delta;}};$

给定显著性水平(α＝0.05)之后，测量值满足g_i≤g₀(n，α)，则认为测量值有效，测量值参与到下一层次的数据聚合；反之，则认为测量值无效，因此需要剔除，即不参与到下一层次的数据聚合；

步骤四，自适应聚合算法

通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值，求取各个传感器节点的测量数据值与估计值之间的欧式距离，以归一化的欧式距离作为自适应加权融和的权值；选用簇中的传感器节点采集到的数据的最大值与最小值的平均值作为中心数据；

某个簇中有个传感器节点，用维列向量D＝(d₁，d₂，…，d_n)表示相应节点的测量值，通过计算各个节点数据与中心数据的欧式距离反应不同节点数据与中心数据之间的偏差大小，其中l_i的计算公式为：

$l_i=\sqrt{{(d_i-T)}^2};$

根据欧式距离自适应设定相应的权值大小，距离越大权值越小，距离越小权值越大；

$w_i=1/(l_i/\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}1/l_i);$

其中w_i为相应的权值；簇首节点将收集到的数据与自己感知的数据进行数据聚合，是簇首节点将自己感知的数据和簇内成员节点发送来的数据合并成一个数据包。

该多功能用妇产科用加压冲洗装置利用电源设备8发电，通过密封裙边3-6有效提高防漏护的密封性，使用舒适，利用专用喷管3-7有利于孕妇的身体健康，从而防止交叉感染，使得清洗更方便彻底，利用防盗锁7-1安全可靠，通过消毒灯管6-1和导液管6-2的使用，有利于提高消毒效果，降低维护成本，利用消毒液瓶6-3和喷雾罩6-4的配合下消毒更加彻底方便，通过滚动滑轮2-3移动方便，从而降低劳动程度，在冲洗装置3和消毒装置6的配合下使得安全可靠，消毒彻底，不易造成交叉感染，从而完善功能多样性，进而降低制造成本。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种多功能用妇产科用加压冲洗装置，其特征在于，该多功能用妇产科用加压冲洗装置包括：底座、万向轮设备、冲洗装置、接触按压装置、管道设备、消毒装置、防护设备、电源设备、电加热箱、壳体、隔层板；

万向轮设备设置在底座的两侧，底座上端设置有防护设备，防护设备的上侧设置有接触按压装置，冲洗装置安装在接触按压装置的上部位置，隔层板设置在防护设备和接触按压装置的中间位置，管道设备设置在电源设备的壳内上部位置，电加热箱安装在防护设备的右下部位置，壳体设置在消毒装置的外部位置；电源设备采用光伏板；

所述冲洗装置包括：冲洗喷孔、旋转驱动叶轮、防漏护罩、开关按钮、把手、密封裙边、专用喷管；所述冲洗喷孔设置在专用喷管的外部位置，所述旋转驱动叶轮设置在专用喷管的下部连接位置，所述防漏护罩设置在密封裙边的上部连接位置，所述开关按钮设置在把手上端位置；

所述把手两端设有固定螺母，所述把手外部设有防滑套，所述防滑套采用橡胶材料制成的，所述密封裙边具体采用软性硅胶材质，所述专用喷管具体采用一次性有机塑料喷管；

所述接触按压装置包括：按压弹簧、支座压板、偏心轴、防护层；所述按压弹簧设置在支座压板的中间位置，所述按压弹簧具体采用亚金弹力按压弹簧，所述支座压板设置在按压弹簧的外部位置，所述支座压板由上、下压板组成，上、下按压板通过螺杆固接，所述支座压板上安装有按压头，按压头上设有弹力头，所述支座压板具体采用橡胶材料制成的可收缩膨胀的按压板，所述偏心轴设置在按压弹簧的中间位置，所述偏心轴上设有刻度线，所述防护层设置在支座压板的中间位置，所述防护层具体采用硅胶材料制成的防护层，所述防护层上设有软海绵垫；

所述消毒装置包括：消毒灯管、导液管、消毒液瓶、喷雾罩、控制装置；所述消毒液瓶焊接在导液管的下部出口位置，所述消毒灯管设置在导液管的上部，所述喷雾罩设置在导液管的入口位置，所述控制装置与消毒灯管连接；

所述消毒灯管包括：紫外线灯管、套管；紫外线灯管和套管之间存在空隙，紫外线灯管安装在套管内部，紫外线灯管和套管之间设有密封装置，密封装置和套管之间为紧固密封，所述密封装置上设有紫外线灯管的灯头连接装置用于连接紫外线灯管和外部电源，紫外线灯管的灯头连接装置与密封装置之间是密封的，所述密封装置和套管之间由耐紫外线的黏合剂紧固密封，所述密封装置与套管之间通过融合方式达到紧固密封，所述密封装置与套管之间在套管的内表面粘合紧固密封；

所述万向轮设备包括：调节螺母、橡胶轮胎、滚动滑轮；所述橡胶轮胎设置在滚动滑轮的外部焊接位置，所述调节螺母设置在橡胶轮胎和滚动滑轮的上部位置，所述滚动滑轮具体采用聚氨酯滚动滑轮；

所述管道设备包括：排气管、供水管；所述排气管和供水管设置在壳内左侧位置；

所述防护设备包括：防盗锁、拉门、固定螺母、控制面板；所述防盗锁安装在控制面板的前面中间外部位置，所述固定螺母安装在拉门的两侧位置，所述拉门具体采用可拉伸皮带制成，所述固定螺母具体采用2个可调节螺母，安装在拉门的两端；

所述电源设备包括：电源接口、导线、插头；所述电源接口设置在导线的上部焊接位置，所述插头设置在导线的下端连接位置。

2.一种如权利要求1所述多功能用妇产科用加压冲洗装置的光伏板电源极值搜索方法，其特征在于，该考虑光照变化的光伏电源极值搜索方法包括：

步骤一，首先初始化电流扰动量ΔI(k)，其中k为迭代次数，取ΔI(k)＝0.05Isc，Isc为光伏阵列短路电流；

步骤二，测量当前光伏阵列出口电压V_pv(k)、光伏阵列出口电流I_pv(k)和太阳光照强度S；

步骤三，计算当前光伏阵列输出功率P_pv(k)＝V_pv(k)×I_pv(k)；

步骤四，校验当前光伏阵列出口电流I_pv(k)是否满足运行约束条件，约束条件如下：2I_MPP-I_sc≤I_pv(k)≤I_sc，其中I_MPP为最大功率下的出口电流，如果约束条件满足，转步骤五进入电流扰动算子；如果约束条件不满足，转步骤八进入自适应控制算子；

步骤五，电流扰动算子，基于经典扰动观察法；最终得到参考电流I_ref＝I_pv(k)+sign(I_pv(k)-I_pv(k-1))*sign(P_pv(k)-P_pv(k-1))*ΔI(k)，同时更新P_pv(k-1)＝P_pv(k)、I_pv(k-1)＝I_pv(k)；

步骤六，变步长扰动算子实现动态调节扰动步长，实现在最大功率点附近减小扰动步长的效果，变步长调节量为其中令m₁+m₂＝1，根据实际工程中选择，使用m₁＝0.6，m₂＝0.4，另外M＝sign(P_pv(k)-P_pv(k-1))+sign(P_pv(k-1)-P_pv(k-2))；

步骤七，更新ΔI(k)＝ΔI_F，返回步骤二；

步骤八，自适应控制算子根据太阳光照强度的突变，参考短路电流法动态调节扰动步长，增大扰动步长快速逼近最大功率点，提高极值追踪效率，参考电流和自适应步长调节量分别具体计算如下：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{ref}=\frac{(1+k_{sc})I_{sc}(S_{nom},T_{nom})K_A}{2S_{nom}}S\\ {\mathrm{\&Delta;I}}_C=\frac{(1-k_{sc})I_{sc}(S_{nom},T_{nom})K_A}{{\mathrm{NS}}_{nom}}S\end{array}\right.,$

其中S_nom，T_nom，I_sc(S_nom，T_nom)分别为标准测试条件下的光照强度、温度以及由它们确定的光伏板短路电流函数，K_A为光伏板老化寿命修正系数，取经验值0.55，k_sc为光伏电源极值追踪短路电流法比例系统，取0.78～0.92，平均值0.85，S为当前太阳光照强度，N为光伏阵列中光伏板数量；

步骤九，更新P_pv(k-1)＝P_pv(k)、I_pv(k-1)＝I_pv(k)、I_pv(k)＝I_ref、ΔI(k)＝ΔI_C，返回步骤二；

步骤十，当ΔP_pv＝0时，则当前光伏阵列运行在新的最大功率点上，计算流程结束。

3.一种如权利要求1所述多功能用妇产科用加压冲洗装置的控制装置的数据聚合方法，其特征在于，所述数据聚合方法包括：首先在传感器节点上进行格拉布斯预处理，删除误差较大的数据，然后再利用自适应数据聚合算法向簇首节点进行聚合，最后簇首节点再以多跳的方式向基站进行数据传输，在非均匀成簇的基础上引入格拉布斯预处理来减少误差较大的数据的传输能耗，加入自适应数据聚合算法来降低簇首节点的能耗；

具体包括：

步骤一，在部署区域内随机分布一定数量的同构的传感器节点，将部署区域划分为面积大小不等的网格；

步骤二，在每个网格内根据节点的剩余能量选取该网格内的簇首节点，其余节点根据就近原则选择性的加入簇；

步骤四，判断簇内的成员节点收集到的数据是否符合格拉布斯准则，若满足，则认为该节点是有效的，即向该簇首节点发送数据，否则，不发送数据；

步骤四，簇首节点根据自适应聚合算法聚合来自有效的成员节点的数据喝自身产生的数据；

步骤五，簇首节点以多跳的形式向节点发送数据知道运行完给定的轮数。

4.如权利要求3所述的数据聚合方法，其特征在于，该数据聚合方法进行聚合之前需要相关模型，包括网络模型和能量消耗模型。

5.如权利要求4所述的数据聚合方法，其特征在于，网络模型，无线传感器网络部署在一个正方形区域内，区域最左端最底部的顶点坐标为(o_x，o_y)(0_x，0_y)，此外还需要：

sink节点和所有节点都是时间同步和固定的，sink节点位于(sink_x，sink_y)，并且是在部署区域之外的；

节点间的交流时双向的并且每个节点根据到接收点的距离来调整它的传输功率；

sink节点和部署区域内的所有节点都是位置感知的；

能量消耗模型，传感器节点能耗分为发射数据能耗、接收数据能耗和聚合数据能耗，节点到接收点的距离小于阈值d₀，则采用自由空间模型，否则，采用多路径衰减模型，从而发射比特数据到距离为的接收点的能量消耗如下：

$E_{TX}(l,d)=\left\{\begin{array}{cc}l\&times;E_{elec}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{fs}\&times;d_2& d<d_0\\ l\&times;E_{elec}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{mp}\&times;d_4& d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.;$

其中E_elec为发射电路能量消耗，ε_fs为自由空间模型下功率放大电路所需能量，ε_mp为多路径衰减模型下功率放大电路所需能量，接收比特数据能耗：

E_Rx(l)＝l×E_elec；

聚合比特数据的能量消耗：

E_A＝l×E_DA；

其中E_DA表示聚合1比特数据的能量消耗。

6.如权利要求3所述的数据聚合方法，其特征在于，该数据聚合方法的步骤如下：

步骤一，在面积为＝x的部署区域内，随机分布个同构的无线传感器节点，sink节点位于部署区域之外，节点处理整个无线传感器网络内收集到的数据；

步骤二，非均匀成簇

sink节点位于部署区域的上方；首先部署区域X轴划分为S个泳道，所有泳道有相同的宽度w，并且每个泳道的长度与部署区域的长度相等；用从1到s作为泳道的ID，最左端的泳道的ID为1，然后每个泳道沿着y轴划分为多个矩形网格，每个泳道中的每个网格都被定义一个水平，最下端的网格的水平为1，每个网格和每个泳道有相同的宽度w；每个泳道中网格的个数、长度与泳道到sink的距离有关；通过设置网格的长度来调整网格的大小；针对不同的泳道，距离sink越远的泳道含有的网格数目越小；针对同一泳道，距离sink越远的网格的长度越大；假设A中含有S个元素，第k个元素表示在第k个泳道中网格的数目；每个网格用一个数组(i，j)作为ID，表示第i个泳道有水平j；定义S个数组表示网格的长度，第v个数组H_v表示第v个泳道中网格的长度，并且H_v的第w个元素h_vw表示网格(v，w)的长度；网格(i，j)的边界为：

o_x+(i-1)×w＜x≤o_x+i×w

$o\_y+{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{k\&le;j-1}{h}_{ik}<y\&le;o\_y+{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{k\&le;j-1}{h}_{ik}$

非均匀网格划分好之后进行成簇阶段；算法分为很多轮进行，在每轮中选取每个网格中剩余能量最大的节点作为簇首节点，其余节点根据就近原则加入簇，然后再进行数据聚合；

步骤三，格拉布斯预处理

传感器节点需要对收集的数据进行预处理，然后再向簇首节点传输数据；采用格拉布斯预准则对传感器节点所采集到的数据进行预处理假设某个簇首节点含有个传感器节点，传感器节点收集到的数据为x₁，x₂，…，x_n，服从正态分布，并设：

$\begin{array}{ccc}{x}_0=\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{x}_i,& v_i=x_i-x_0,& \mathrm{\&delta;}=\sqrt{\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{v}_i};\end{array}$

根据顺序统计原理，计算格拉布斯统计量：

$g_i=\frac{x_i-x_0}{\mathrm{\&delta;}};$

给定显著性水平(α＝0.05)之后，测量值满足g_i≤g₀(n，α)，则认为测量值有效，测量值参与到下一层次的数据聚合；反之，则认为测量值无效，因此需要剔除，即不参与到下一层次的数据聚合；

步骤四，自适应聚合算法

通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值，求取各个传感器节点的测量数据值与估计值之间的欧式距离，以归一化的欧式距离作为自适应加权融和的权值；选用簇中的传感器节点采集到的数据的最大值与最小值的平均值作为中心数据；

某个簇中有个传感器节点，用维列向量D＝(d₁，d₂，…，d_n)表示相应节点的测量值，通过计算各个节点数据与中心数据的欧式距离反应不同节点数据与中心数据之间的偏差大小，其中l_i的计算公式为：

$l_i=\sqrt{{(d_i-T)}^2};$

根据欧式距离自适应设定相应的权值大小，距离越大权值越小，距离越小权值越大；

$w_i=1/(l_i/\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}1/l_i);$

其中w_i为相应的权值；簇首节点将收集到的数据与自己感知的数据进行数据聚合，是簇首节点将自己感知的数据和簇内成员节点发送来的数据合并成一个数据包。