CN109876216A - 一种基于无创测量的lvad无差别自适应的模糊pi控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，首先通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积,通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率‑流量查找表得到期望的平均泵流量参考值,估算出所需平均泵流量测量值。进一步将平均泵流量参考值和平均泵流量测量值进行比较得到一个流量偏差值e,将流量偏差(e)以及流量偏差的变化率(de/dt)模糊化得到模糊量E和EC，然后用模糊化方法，根据不同的模糊量E和EC确定出自适应的比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i。最后将流量偏差(e)、比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i输入控制器进行处理，PI控制器输出的电流信号直接对LVAD进行控制，以达到不同生理情况下所需求的泵转速ω。

Description

一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法

技术领域

本发明涉及医疗器械及对器械的控制方法，具体为一种对人工心脏泵进行控制，并符合人体血液动力学要求的控制方法。

背景技术

随着社会经济的发展，国民生活方式发生了深刻的变化，尤其是人口老龄化及城镇化进程的加速，中国心血管病的危险因素流行趋势明显，导致了心血管病的发病人数持续增加。今后10年心血管病患病人数仍将快速增长。

目前，心血管病死亡率占城乡居民总死亡原因的首位，据国家2017年心血管中心调查，农村为45.01％，城市为42.61％。心血管病的疾病负担日渐加重，已成为重大的公共卫生问题。心力衰竭(Heart Failure,HF)又称心衰，是各种心血管病的终末阶段，通常指由于自然心脏功能发生障碍，不能将静脉回心血液排出心脏，导致静脉系统血液淤积，动脉系统供血不足，从而引起心脏循环阻碍。由于心脏供体匮乏，左心室辅助装置(LVAD)逐渐成为重症心衰的主要治疗手段之一。

在国外的生理控制系统中，Waters、Allaire等人通过PI控制器调整血泵转速来维持血泵的压差，他们通过数值模拟验证了该控制器，但是这种方法在体循环阻力大幅变化下会使泵流量和转速超出正常范围。Micromed Teclmolog公司提出以血泵流量为控制信号，通过一定的控制方法来控制血泵的工作状态.该控制方法中提出三种控制模式：恒速模式，恒流模式，最大流量模式。此控制系统由于三种控制模式的设计使得在控制的可靠性和灵敏度方面有了很大程度的提高。但是，由于这三种控制模式是以血泵状态为基础的，所以不够直观和方便。wu等人提出了利用血泵参数(电流波形，速度，输入功率等)来间接计算血泵输出流量的自适应控制策。他们设计了基于血泵参数的自适应观测器用以实时计算血泵的输出流量。并将这个计算结果作为反馈信号作用于自适应控制系统来调节血泵的工作状态。体外实验表明，该方法可以比较好地满足人体血流量需求的变化。但是由于人体血液循环系统是一个负载的非线性系统，因此将该控制策略应用于人体循环系统后，发现该系统的效果明显下降，并不能很好地满足人体的血流量需求。

国内的生理控制系统中，主要是北京工业大学的常宇，高斌，师林溪提出了基于PWM的血泵调速控制系统的研究，此控制器能在一定范围内调速，并且调速范围内能满足人体的血流量需求。此种控制方法，虽然实现了转速的精确控制但是由于它不能根据血流量的需求实现转速的自动调节，所以在临床应用上，存在很大的缺陷。谭建平、徐先懂提出了基于心室功的血泵控制策略，该算法是多因素生理信号控制策略，与单因素生理信号控制策略相比，更能适应个体的生理机制，但是其中一些生理参数包括外周阻抗，特性阻抗和血管顺应性却不容易监测，所以其临床实用性的问题值得探讨。谷凯云，高斌等人提出了基于心率的主动脉血泵流量控制针对主动脉血泵的控制,提出了基于心率的血泵流量控制算法。运用PID控制算法对血泵流量进行控制根据心率来调控血泵的工作状态，其目的是为了使血泵的工作能自适应于人体的生理需求，但是仅仅基于心率来调控血泵流量是远远不够的。基于心率的流量控制算法可以满足人体正常生理需求，但由于人体生理系统是一个复杂的时变系统，还应多方面考虑控制算法，比如压力控制、流量控制。

针对现有控制系统中出现的问题，例如专利——用于心脏泵的控制装置和方法(申请号：CN201680055521.4)中提到该旋转血泵通常以恒定的速度操作，恒速操作会出现以下问题：第一，如果泵转速太低可能无法维持灌注量，可能会出现反流现象；第二，如果泵转速过高会过多的抽心室的血，这会导致心室抽吸的出现；这两种异常情况都不利于心脏的后期恢复，所以要尽量避免。血液泵及左心室中加入压力传感器，而传感器通常会受到漂移的影响，因此仅传感器的漂移就可能导致不适合的速度范围控制，并且在人体心脏中植入传感器会带来一系列的问题，比如血栓形成和溶血等并发症，这大大的影响了患者心脏的术后康复。

发明内容

本发明的目的是实现一个无创测量生理参数，通过泵功率-流量查找表(PPFLT)能够自动追踪患者所需参考值流量，同时能够避免抽吸和反流现象而满足人体生理灌注要求的控制方法。

针对上述问题，本发明制定了一些相应的方案，对于现今传感器的精度和有创性的问题，在移植的人工心脏中通过无创测量的遥测系统EMKA测量得到左心室容积(LVV)。

心衰患者的心脏在对体循环供血不足或者在生理状态发生变化时，供血不足的情况下使用到了LVAD。本专利中左心室辅助装置LVAD的一端与左心室的心尖部吻合，另一端连接一带瓣管道,带瓣管道与病人的升主动脉作端侧吻合。

本发明的实现具体通过以下几个步骤：

步骤1，通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积(LVV)，LVV作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)得到期望的平均泵流量参考值步骤2，使用Savitzky-Golay滤波器和Extended-Kalma滤波器，对提取的泵转速信号进行除噪声处理，同时估算出所需的平均泵流量测量值步骤3，将参考流量与实际测量流量进行比较得到流量偏差值e，将流量偏差值(e)和流量偏差的变化率(de/dt)进行模糊化得到模糊量E和EC，采用玛达尼提出的模糊化方法，流量环节模糊PI控制器根据模糊量E和EC确定出自适应的比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i，将其与初始控制参数kp’和ki’合并，则增益系数为k_p＝Δk_p+k_p’，k_i＝Δk_i+k_i’,将流量偏差值(e)以及根据模糊量E和EC确定的比例系数和积分系数k_p和k_i作为PI控制器的输入值，通过PI控制器的处理，改变输出的电流信号来调节左心室辅助装置LVAD的泵转速ω以适应不同的生理需求。

进一步，所述步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1，在泵的入口套管中，通过无创测量的遥测系统EMKA测量，得到左心室容积(LVV)；

步骤1.2，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)得到期望的平均泵流量参考值

根据权利要求2所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，在PRS控制器中，预负荷搏动功(PRSW)是一个线性映射，从测量到的舒张末期容积(EDV)来获得每个心跳的泵功率(PW_des)：

PW_des(t)＝(EDV(t)-EDV₀)×k_prsw

这里的EDV₀为x轴截距，k_prsw为预负荷搏动功(PRSW)的系数；EDV₀，k_prsw都是常数，分别为80ml和10J/L。

期望的水利泵功率(PP_des)可以通过以下式子计算：

PP_des(t)＝PW_des(t)×HR(t)/60

这一步可以通过低通滤波器和查找表得到期望的平均泵流量参考值

进一步，所述步骤2的具体过程为：

步骤2.1，左心室的旋转心脏泵为无位置传感器型速度控制的三相无刷直流电机，启动电路把电机校准在已知位置，然后斜升电机速度产生一个反电动势信号。通过构成的一个锁相环路，反电动势取样电路可控制换向时间。换向控制电路又输出一个速度反馈信号，用于速度控制回路，同时，当LVAD植入病人心脏时，泵转速的输出频率具有噪声和不确定的震荡，在输出的泵转速ω中加入白噪声，输入信号是来自LVAD的泵转速，然后对泵转速进行信号处理，对ω进行滤波得到泵流量，并在一个心动周期中取平均值，得到平均泵流量测量值

在上述模块中，通过来自LVAD的泵转速ω作为信号处理的输入值，使用了Savitzky-Golay滤波器和Extended-Kalma滤波器，Savitzky-Golay滤波器设计成对一个滑动窗口里的17个数据点进行二阶多项式拟合，得到一个滤波后的泵流量，此时的泵流量又作为Extended-Kalman滤波器的输入,并在每一个心动周期中对泵流量取平均值，得到平均泵流量测量值

进一步，所述步骤3的具体过程为：

估算的平均泵流量测量值和平均泵流量参考流量比较得到流量偏差(e)，将流量偏差值(e)和流量偏差的变化率(de/dt)进行模糊化得到模糊量E和EC，采用玛达尼提出的模糊化方法，通过基本论域范围内的输入量转换为[-6,6]之间的变量，即此时E和EC的论域为[-6,6]，模糊变量取值设置为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，采用三角函数和高斯隶属函数，将各参数进行模糊分割结果如图1所示。流量环节的模糊PI控制器根据不同的E和EC确定出自适应的比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i，将其与初始控制参数kp’和ki’合并，则增益系数为Δk_p＝Δk_p+Δk_p’，k_i＝Δk_i+k_i’,通过在线整定控制器的参数达到最佳的控制效果，输入变量与输出变量之间的控制规则如表1所示。

PI控制器的输出值是电流I，通过自适应调节的比例和积分系数，来跟踪参考值与测量值之间的误差，电流的计算公式如下：

上式中，k_p为比例系数，k_i为积分系数；为平均泵流量测量值；为平均泵流量参考值；

左心室辅助装置LVAD使用的是无刷直流电机，通过输出的电流信号直接对无刷直流电机的转速进行控制，当患者的生理状态发生变化，通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积(LVV)的变化，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)得到期望的平均泵流参考值将两个流量进行比较得到流量偏差值e，通过模糊控制器得到改变后的k_p和k_i，将流量偏差值和改变后得到的k_p和k_i通过PI控制器来控制电机转速的电流发生变化，通过调节电流来调节泵转速ω使得血流量符合人体生理需求。

本发明的有益效果是：

与现有的控制方式相比，本发明的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制模型的优点如下：本发明通过无创测量的遥测系统EMKA测量，测量左心室容积(LVV)，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)得到期望的平均泵流参考值该控制系统自主的根据患者的生理状况给出相应的参考值，无需医生对每个患者分别进行调试，大大减少了医生的工作量。同时降低了人工调试出现不可避免的误差，对医生的经验要求大大降低。无差别自适应的模糊PI控制方法能够自动调节比例系数k_p和积分系数k_i避免反流与抽吸的出现。现有的临床技术大多使用多个流量和压力传感器来测量相应的血液动力学参数。由于现今医用传感器精度的缺陷，同时特别是传感器的有创性会对人体造成血栓和溶血等等并发症，不利于患者的康复，本发明通过无创测量的遥测系统EMKA测量，有利于患者心脏的后期恢复。

附图说明

图1为基于左心室辅助装置LVAD的无差别自适应的模糊控制系统的结构示意图

图2为健康状态与病理状态时预负荷搏动功描述图

图3为各参数隶属度函数；a为E隶属度函数；b为EC隶属度函数；c为K_p隶属度函数；d为K_i隶属度函数；

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步详细得说明，但无论如何所述详细说明不得解释为对本发明的限定。

图1所示的控制方法是由五个模块组成：(1)无创测量的遥测系统EMKA；(2)预负荷搏动功(PRSW)系统；(3)信号处理系统；(4)模糊控制系统；(5)调节转速的PI控制器。这五个模块之间相互作用，通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积(LVV)，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)得到期望的平均泵流参考值基于此控制系统来无差别的给患者提供合适的参考值。基于各类滤波器和算法对泵转速信号进行信号处理，基于无差别自适应的模糊PI控制器对参考值与实际测量值之间的误差进行追踪以达到期望的泵转速。

步骤1，基于无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积(LVV)，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)来逐步追踪适合不同患者的参考值；通过泵功率-流量查找表(PPFLT)得到患者所需的平均泵流量参考值具体实施步骤如下：

步骤1.1，聚氯乙烯作为其主体连接管的材料。基于无创测量的遥测系统EMKA测量，测量左心室容积(LVV)，作为控制系统输入值。

步骤1.2，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)得到患者所需的平均泵流量参考值参考流量可通过泵功率-流量查找表(PPFLT)获得，而每一个心跳所需要的泵功率(PW_des)可通过以下公式来计算获得：

PW_des(t)＝(EDV(t)-EDV₀)×k_prsw

这里的EDV₀为x轴截距，k_prsw为预负荷搏动功(PRSW)的系数；EDV₀，k_prsw都是常数，分别为80ml和10J/L。

期望的泵水利功率(PP_des)可以通过以下式子计算：

PP_des(t)＝PW_des(t)×HR(t)/60

这一步可以通过低通滤波器和查找表得到期望的平均泵流量参考值

PRS控制系统对比于其他控制器能够自发的产生适合患者生理状态的平均泵流量的参考值与平均泵流量测量值比较得到的流量偏差(e)作为模糊PI控制系统的输入值。

步骤2，基于各类滤波器和算法对泵转速信号进行信号处理，主要是选用合适的滤波器并进行调试，来对已有的泵参数ω进行处理，以得到想要的实际测量值。使用Savitzky-Golay滤波器和Extended-Kalma滤波器，对提取的泵转速信号进行除噪声处理，同时估计出所需的平均泵流量测量值具体实施步骤如下：

步骤2.1，左心室的旋转心脏泵为无位置传感器型速度控制的三相无刷直流电机，启动电路把电机校准在已知位置，然后斜升电机速度产生一个反电动势信号。通过构成的一个锁相环路，反电动势取样电路可控制换向时间。换向控制电路又输出一个速度反馈信号，用于速度控制回路，同时，当LVAD植入病人心脏时，泵转速的输出频率具有噪声和不确定的震荡，在输出的泵转速ω中加入白噪声，输入信号是来自LVAD的泵转速，然后对泵转速进行信号处理，对ω进行滤波得到泵流量，并在一个心动周期中取平均值，得到平均泵流量测量值

在上述模块中，通过来自LVAD的泵转速ω作为信号处理的输入值，使用了Savitzky-Golay滤波器和Extended-Kalma滤波器。Savitzky-Golay滤波器设计成对一个滑动窗口里的17个数据点进行二阶多项式拟合，得到一个滤波后的泵流量，此时的泵流量又作为Extended-Kalman滤波器(EKF)的输入,选用EKF是因为它具有一种预测校正算法，它递归地对有噪声的输入数据流进行运算，从而产生一个统计上最优的系统状态或参数的实时估计，可以较好的估计得到的LVAD泵流量，并减少滞后性。并在每一个心动周期中对泵流量取平均值，得到平均泵流量测量值此试验中，为了防止抽吸与反流的出现，模糊PI控制器自适应的调节比例系数k_p和积分系数k_i系数，使泵转速满足人体的生理灌注。

步骤3，将实际测量与参考值作比较得到流量偏差值(e)，将流量偏差值(e)和流量偏差的变化率(de/dt)进行模糊化得到模糊量E和EC(图3为各参数隶属度函数)，采用玛达尼提出的模糊化方法，流量环节的模糊PI控制器根据不同的E和EC确定出自适应的Δk_p和Δk_i(表1为增益系数Δk_p和Δk_i的模糊规则控制表)，将其与初始控制参数k_p’和k_i’合并，则增益系数为k_p＝Δk_p+k_p’，k_i＝Δk_i+k_i’。将流量偏差值(e)以及根据不同的模糊量E和EC确定的k_p和k_i作为PI控制器的输入值，通过PI控制器的处理，输出的电流信号直接调节左心室辅助装置LVAD，以达到不同生理状态的需求。

具体实施步骤如下：

步骤3.1，所述的模糊PI控制系统是运用比例——积分的算法。估算的平均泵流量和参考流量比较得到流量偏差(e)，将流量偏差值(e)和流量偏差的变化率(de/dt)进行模糊化得到模糊量E和EC，通过基本论域范围内的输入量的变量转换，然后用玛达尼提出的模糊化方法，根据不同的E和EC确定出自适应的Δk_p和Δk_i，将其与初始控制参数k_p’和k_i’合并，则增益系数为k_p＝Δk_p+k_p’，k_i＝Δk_i+k_i’。PI控制器的输出值是电流I，通过自适应调节的比例和积分系数，此控制模块通过模糊控制得到Δk_p和Δk_i使得输入到PI控制器的比例积分系数为k_p＝Δk_p+k_p’，k_i＝Δk_i+k_i’，来跟踪参考值与测量值之间的误差，电流的计算公式如下：

上式中，k_p为比例系数，k_i为积分系数；为平均泵流量测量值；为平均泵流量参考值；

左心室辅助装置LVAD使用的是无刷直流电机，通过输出的电流信号直接对无刷直流电机的转速进行控制，当患者的生理状态发生变化，通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积(LVV)的变化，通过泵功率-流量查找表(PPFLT)得到参考流量将两个流量进行比较得到流量偏差值e，通过模糊控制器得到改变后的k_p和k_i，将流量偏差值e、以及改变后得到的k_p和k_i通过PI控制器来控制电机转速的电流发生变化，通过调节电流来调节泵转速ω使得血流量符合人体生理需求。

优选实施例

本发明建立一个最优具体实施例：首先，假设一位患者为重度心衰状态，主动脉瓣处于关闭状态。同时假设此时的EDV＝40mL，HR＝60bpm,作为PRS控制系统的输入值，经过计算和迭代，可以算出所需要的平均泵流量和泵流量的参考值为7L/min,6.3L/min。左心室旋转心脏泵为无位置传感器型速度控制的三相无刷直流电机，通过斜升电机速度产生一个反电动势信号。通过构成的一个锁相环路，反电动势取样电路可控制换向时间。换向控制电路又输出一个速度反馈信号，输送给信号处理系统。因为来自人体的信号参数存在各种噪声，选用Savitzky-Golay滤波器和Extended-Kalman滤波器进行预测校正，产生一个统计上最优的系统状态或参数的实时估计。

为了使实际测量值能逐步逼近参考值，无差别自适应的模糊PI控制根据流量偏差e不断调整比例系数k_p和积分系数k_i，将流量偏差e、比例系数k_p和积分系数k_i输入PI控制模块。根据PI算法计算公式计算出LVAD电机所需要的电流，以得到期望的泵转速。

在使用此控制方法前需使用计算机进行模拟仿真，根据泵的性能和医用器材的不同调试出符合临床使用的参数。

综上，本发明提供了一种对于不同患者的不同生理情况可以自适应的控制系统，无需医生对不同患者的左心室辅助装置(LVAD)进行单独调试。控制系统由五个模块组成：(1)无创测量的遥测系统EMKA；(2)预负荷搏动功(PRSW)系统；(3)信号处理系统；(4)模糊控制系统；(5)调节转速的PI控制器。这五个模块之间相互作用，基于无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积(LVV)，将左心室容积(LVV)作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率(HR)和舒张末期容积(EDV)，结合预负荷搏动功(PRSW)控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表(PPFLT)来逐步追踪适合不同患者的参考值；通过泵功率-流量查找表(PPFLT)来无差别的给患者提供合适的参考值。下一步在信号处理这一模块使用了Savitzky-Golay(S-G)滤波器，Extended-Kalman滤波器，对提取的泵转速信号进行除噪声处理，同时估计出所需的平均泵流量测量值最后将流量偏差值e、以及改变后得到的k_p和k_i输入PI控制器进行处理，输出的电流信号直接对LVAD进行控制，以达到希望的泵转速。本发明中无创测量，与有压力和流量传感器相比，使得血栓等并发症再无可能出现，为术后康复提供了有利条件，将无创控制技术更加推进了一步。

表1为增益系数Δk_p和Δk_i的模糊规则控制表

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，该方法包括左心室辅助装置LVAD，左心室辅助装置LVAD能够通过模糊PI控制系统的调节，产生满足人体生理需求的泵转速ω，左心室辅助装置LVAD的一端与左心室的心尖部吻合，另一端连接一带瓣管道,带瓣管道与病人的升主动脉作端侧吻合，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，首先通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积LVV,作为低通滤波器的输入值，从中提取出心率HR和舒张末期容积EDV，结合预负荷搏动功PRSW控制器和心率控制器,得到期望的泵水利功率PP_des，再通过低通滤波器进行滤波处理以及泵功率-流量查找表得到期望的平均泵流量参考值步骤2，使用Golay-Savizky传感器和Extended-Kalman滤波器，对提取的泵转速信号进行除噪声处理，同时估算出平均泵流量测量值步骤3，将平均泵流量测量值与平均泵流量参考值作比较得到流量偏差值e，将流量偏差值e和流量偏差的变化率de/dt进行模糊化得到模糊量E和EC，采用模糊化方法，流量环节模糊PI控制器根据不同的E和EC确定出自适应的比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i。将流量偏差值e以及根据不同的E和EC确定比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i作为PI控制器的输入值，通过PI控制器的处理，输出的电流信号直接调节左心室辅助装置LVAD，以达到不同生理状态的需求。

2.根据权利要求1所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，在泵的入口套管中通过无创测量的遥测系统EMKA测量左心室容积LVV；通过模糊PI控制调节泵转速ω使得估算的平均泵流量测量值尽可能的接近平均泵流量参考值

3.根据权利要求1所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，所述步骤1中，预负荷搏动功PRSW是一个线性映射，从测量到的舒张末期容积EDV来获得每个心跳的泵功率PW_des：

PW_des(t)＝(EDV(t)-EDV₀)×k_prsw

这里的EDV₀为x轴截距，k_prsw为预负荷搏动功PRSW的系数；EDV₀，k_prsw都是常数；

进一步求取期望的泵水利功率PP_des：

PP_des(t)＝PW_des(t)×HR(t)/60

然后通过低通滤波器和查找表得到期望的平均泵流量参考值

4.根据权利要求3所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，EDV₀，k_prsw分别为80ml和10J/L。

5.根据权利要求1所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：

步骤2.1，左心室的旋转心脏泵为无位置传感器型速度控制的三相无刷直流电机，启动电路把电机校准在已知位置，然后斜升电机速度产生一个反电动势信号，通过构成的一个锁相环路，反电动势取样电路控制换向时间，换向控制电路输出一个速度反馈信号，用于速度控制回路，同时，当LVAD植入病人心脏时，泵转速的输出频率具有噪声和不确定的震荡，在输出的泵转速ω中加入白噪声，输入信号是来自LVAD的泵转速，然后对泵转速进行信号处理，对ω进行滤波得到泵流量，使用了Savitzky-Golay滤波器和Extended-Kalma滤波器，Savitzky-Golay滤波器设计成对一个滑动窗口里的17个数据点进行二阶多项式拟合，得到一个滤波后的泵流量，此时的泵流量又作为Extended-Kalman滤波器的输入,并在每一个心动周期中对泵流量取平均值，得到平均泵流量测量值

6.根据权利要求1所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：

估算的平均泵流量测量值和通过泵功率-流量查找表PPFLT获得的平均泵流量参考流量比较得到流量偏差e，将流量偏差值e和流量偏差的变化率de/dt进行模糊化得到模糊量E和EC，采用玛达尼提出的模糊化方法，通过基本论域范围内的输入量转换为[-6,6]之间的变量，即此时E和EC的论域为[-6,6]，模糊变量取值设置为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，采用三角函数和高斯隶属函数，将各参数进行模糊分割，流量环节的模糊PI控制器根据不同的E和EC确定出自适应的比例系数和积分系数的变化值Δk_p和Δk_i，将其与初始控制参数kp’和ki’合并，则增益系数为k_p＝Δk_p+k_p’，k_i＝Δk_i+k_i’,通过在线整定控制器的参数达到最佳的控制效果；

PI控制器的输出值是电流I，通过给定合适的比例和积分系数，来跟踪参考值与测量值之间的误差，电流的计算公式如下：

上式中，k_p为比例系数；k_i为积分系数；为平均泵流量测量值；为平均泵流量参考值。

7.根据权利要求1所述的一种基于无创测量的LVAD无差别自适应的模糊PI控制方法，其特征在于，左心室辅助装置LVAD使用的是无刷直流电机，通过输出的电流信号直接对无刷直流电机的转速进行控制。