CN113082412A - 呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，包括以下步骤：主控制模块构建基于所述呼吸状态向量x(t)和所述吸入气氧浓度分数向量u(t)的仿射非线性模型；构建呼吸机的吸入气氧浓度分数控制成本模型；构建吸入气氧浓度分数控制成本模型的哈密顿量计算模型；根据其计算梯度构建吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型；所述计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，将计算得到的最优哈密顿成本代入哈密顿量计算模型中替代，得到优化后的吸入气氧浓度分数向量。通过本发明提供的方法和系统使用简单的最小二乘算法作为参数估计技术，通过策略迭代参数的不断迭代，得到了最优的策略迭代参数，减少了高计算成本。
Description
技术领域
本发明属于呼吸机技术领域，具体涉及呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法及系统。
背景技术
呼吸机做为常见的急救医疗设备，在改善和替代患者外呼吸、降低呼吸做功上具有重要作用，被广泛用于患者呼吸功能不全、呼吸衰竭、呼吸肌肉和神经等不可逆损坏的替代治疗过程中。呼吸机采用的氧源通常为制氧机或者是液氧，患者在治疗过程中，根据其实际情况设定相应的氧浓度，而呼吸机的氧浓度设置一般取决于患者的动脉氧分压的目标水平和血流动力学状态，患者在吸入氧浓度的选择上，不但须考虑高浓度的肺损伤作用，还应考虑气道和肺泡压力过高对肺的损伤作用。因此，呼吸机的氧浓度不准确存在着严重的安全隐患，进而急需一种能够有效控制并优化呼吸机吸入气氧浓度分数的方法及系统。
发明内容
本发明针对上述缺陷，提供一种能够有效控制并优化呼吸机吸入气氧浓度分数的方法及系统。
本发明提供如下技术方案：呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，包括以下步骤：
1)呼吸状态采集模块监测得到呼吸机的呼吸状态向量x(t)，氧浓度采集模块监测得到呼吸机释放出被吸氧者吸入的吸入气氧浓度分数向量u(t)，主控制模块构建基于所述呼吸状态向量x(t)和所述吸入气氧浓度分数向量u(t)的仿射非线性模型；
2)构建基于所述仿射非线性系统中的所述呼吸状态向量x(t)和所述吸入气氧浓度分数向量u(t)的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)；
3)构建所述步骤2)得到的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)；
4)根据所述步骤3)中的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)中的计算梯度
构建吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型；
5)将所述步骤4)得到的最优控制解u在所述步骤3)中的计算梯度满足的优化后限制条件下代入所述哈密顿量计算模型，得到哈密顿成本计算模型，所述计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，将计算得到的最优哈密顿成本V*(x)代入到所述步骤4)替代V(x)，进而得到优化后的吸入气氧浓度分数向量u*。
进一步地，所述步骤5)中对所述步骤3)的计算梯度满足的优化后限制条件的策略迭代改进算法的过程，包括以下步骤：
S1：构建所述步骤2)中的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)在时刻t的计算模型
所述T为评估过程中使用的采样时间构成的时域；
S2：在初始控制器稳定控制的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制系统环境下，在初始策略迭代参数ω-1＝0、i＝0以及所述吸入气氧浓度分数向量初始值为u0条件下，在时域T内计算具有初始值
的步骤1)构建的所述
S3：基于
的响应，使用最小平方算法估计所述计算模型
中的所有未知策略迭代参数ωi，所述i为进行的所有迭代的次数；
S4：计算更新的估计未知参数ωi和先前估计的更新参数ωi-1之间的范数，并将其与预先定义的值(∈)进行比较，即收敛性检验；
S5：如果所述范数的值满足估计参数收敛条件‖ωi-ωi-1‖<∈，则终止策略迭代改进算法，若所述范数的值不满足所述估计参数收敛条件，则重复所述步骤S2-S4直至所述计算模型
满足所述估计参数收敛条件；
进一步地，所述S3步骤中使用最小平方算法估计所述计算模型
中的所有未知策略迭代参数ωi的方法包括以下步骤：
S31：构建所述计算模型
有关策略迭代参数ωi的计算模型：
所述h(x)为策略调整参数函数；
S32：记录每次迭代得到的吸入气氧浓度分数控制成本在时刻t的函数值Vi(x)，构成控制成本集合Y＝[V1(x),V2(x),…,Vm(x)]T，记录每次迭代得到的所述策略调整参数函数hi(x)，构成策略调整参数集合X＝[h1(x),h2(x)…,hm(x)]，所述m为迭代的总次数；
S33：将所述步骤S32得到的控制成本集合Y和所述策略调整参数集合X代入所述步骤S31中构建的策略迭代参数ωi的计算模型，计算所述策略迭代参数ωi：
ωi＝(XT·X)-1·XT·Y。
进一步地，所述步骤1)中构建的仿射非线性模型：
其中，所述呼吸状态向量
以n维向量形式表示呼吸机吸入气氧浓度分数控制系统的状态；所述吸入气氧浓度分数向量
是对X×v的利普希茨连续，使得状态向量x(t)对于给定的初始条件x0是唯一的；所述g(x)为输入动态增益参数函数，所述f(x)为基本呼吸状态参数函数。
进一步地，所述步骤2)中构建的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)为：
所述r(x,u)由Q(x)+uTRu决定，假定呼吸机输出氧气量Q(x)∈R是正定的且连续可微的，则R∈Rn表示控制输入的惩罚或加权的正定矩阵，T∞表示呼吸状态向量x(t)足够接近于零的时间。
进一步地，所述哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)为：
其中，所述
为计算模型中的计算梯度，
表示x中的偏微分。进一步地，所述计算梯度
满足以下限制条件：
minuH(x,u,V)＝0。
进一步地，所述步骤4)中的吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型如下：
进一步地，所述计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，将计算得到的最优哈密顿成本V*(x)代入到所述步骤4)替代V(x)，进而得到优化后的吸入气氧浓度分数向量u*的计算公式为：
本发明还提供采用上述方法的呼吸机吸入气氧浓度分数控制系统，包括呼吸状态采集模块、氧浓度采集模块、主控制模块、无线发射模块、无线接收模块、云存储管理模块、终端即时应用模块、电压模块、初始控制器、晶振电路模块、复位电路模块；
所述呼吸状态采集模块和所述氧浓度采集模块同时与所述主控制模块通信连接，所述主控制模块与所述无线发射模块通信连接，所述无线发射模块与所述无线接收模块连接，所述无线接收模块并列同时与所述云存储管理模块和所述终端即时应用模块通信连接。
本发明的有益效果为：
1、本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，使用简单的最小二乘算法作为参数估计技术；该算法通过对成本函数中未知参数ωi的估计，构建模型寻求策略迭代改进算法中的最佳参数，通过策略迭代参数的不断迭代，得到了最优的策略迭代参数，进而确定了呼吸机的吸入氧浓度分数控制方法步骤减少了高计算成本，迭代实现了系统性能的逐步提高，因此该算法给出了最优收敛解的同时减少了所需要的最优解的计算量。
2、通过初始控制器提供的稳定的主控制模块，能够实现本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法在策略迭代改进算法确定了最优的迭代参数ωi后，进而优化构建吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)在时刻t的计算模型
将得到的成本模型代入步骤3)中构建的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)中，并在计算梯度
构建吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型中获得最优的吸入氧浓度分数的控制解，进而最优地控制呼吸机终端使用者的吸入气氧气浓度。
3、通过策略迭代改进算法的策略改进和策略评估策略改进，将＝计算控制输入的吸入气氧浓度分数向量u(t)应用到工厂中，根据控制输入的以n维向量形式表示系统的状态的呼吸状态向量x(t)形成的集合R的加权函数、输入动态增益g(x)和估计成本函数的梯度
由构建的吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型计算得到最优控制解，不需要了解内部系统动力学；这是本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法的一个明显优点。
附图说明
在下文中将基于实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。其中：
图1为本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法流程图；
图2为本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法中的策略迭代改进算法流程图；
图3为本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制系统的结构示意图。
具体实施例方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，为本发明提供的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，包括以下步骤：
1)呼吸状态采集模块监测得到呼吸机的呼吸状态向量x(t)，氧浓度采集模块监测得到呼吸机释放出被吸氧者吸入的吸入气氧浓度分数向量u(t)，主控制模块构建基于呼吸状态向量x(t)和吸入气氧浓度分数向量u(t)的仿射非线性模型：
其中，呼吸状态向量
以n维向量形式表示呼吸机吸入气氧浓度分数控制系统的状态；吸入气氧浓度分数向量
是对X×v的利普希茨连续，使得状态向量x(t)对于给定的初始条件x0是唯一的，g(x)为输入动态增益参数函数，f(x)为基本呼吸状态参数函数；
2)构建基于仿射非线性系统中的呼吸状态向量x(t)和吸入气氧浓度分数向量u(t)的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)：
r(x,u)由Q(x)+uTRu决定，假定呼吸机输出氧气量Q(x)∈R是正定的且连续可微的(例如，如果x＝0，则Q(x)＝0且Q(x)>0对所有x)，则R∈Rn表示控制输入的惩罚或加权的正定矩阵，T∞表示呼吸状态向量x(t)足够接近于零的时间；
3)构建步骤2)得到的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)：
其中，
为计算模型中的计算梯度，
表示x中的偏微分；
4)根据步骤3)中的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)中的计算梯度
构建吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型，其中计算梯度
满足以下限制条件：
minuH(x,u,V)＝0；
吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型如下：
5)将步骤4)得到的最优控制解u在步骤3)中的计算梯度满足的优化后限制条件下代入哈密顿量计算模型，得到哈密顿成本计算模型，计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，得到优化后的吸入气氧浓度分数向量u*的计算公式为：
进一步展开为：
将计算得到的最优哈密顿成本V*(x)代入到步骤4)替代V(x)，进而得到优化后的吸入气氧浓度分数向量u*：
如图2所示，步骤5)中对步骤3)的计算梯度满足的优化后限制条件的策略迭代改进算法的过程，包括以下步骤：
S1：构建步骤2)中的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)在时刻t的计算模型
T为评估过程中使用的采样时间构成的时域；
S2：在初始控制器稳定控制的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制系统环境下，在初始策略迭代参数ω-1＝0、i＝0以及吸入气氧浓度分数向量初始值为u0条件下，在时域T内计算具有初始值
的步骤1)构建的
S3：基于
的响应，使用最小平方算法估计计算模型
中的所有未知策略迭代参数ωi，i为进行的所有迭代的次数；
S4：计算更新的估计未知参数ωi和先前估计的更新参数ωi-1之间的范数，并将其与预先定义的值(∈)进行比较，即收敛性检验；
S5：如果范数的值满足估计参数收敛条件‖ωi-ωi-1‖<∈，则终止策略迭代改进算法，若范数的值不满足估计参数收敛条件，则根据第i+1代得到的吸入气氧浓度分数向量
重复步骤S2-S4直至计算模型
满足估计参数收敛条件；
S3步骤中使用最小平方算法估计计算模型
中的所有未知策略迭代参数ωi的方法包括以下步骤：
S31：构建计算模型
有关策略迭代参数ωi的计算模型：
h(x)为策略调整参数函数；
S32：记录每次迭代得到的吸入气氧浓度分数控制成本在时刻t的函数值Vi(x)，构成控制成本集合Y＝[V1(x),V2(x),…,Vm(x)]T，记录每次迭代得到的策略调整参数函数hi(x)，构成策略调整参数集合X＝[h1(x),h2(x)…,hm(x)]，m为迭代的总次数；
S33：将步骤S32得到的控制成本集合Y和策略调整参数集合X代入步骤S31中构建的策略迭代参数ωi的计算模型，计算策略迭代参数ωi：
ωi＝(XT·X)-1·XT·Y。
实施例2
如图3所示，为本发明提供的采用实施例1提供的方法的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制系统，系统包括呼吸状态采集模块、氧浓度采集模块、主控制模块、无线发射模块、无线接收模块、云存储管理模块、终端即时应用模块、电压模块、初始控制器、晶振电路模块、复位电路模块；
呼吸状态采集模块和氧浓度采集模块同时与主控制模块通信连接，主控制模块与无线发射模块通信连接，无线发射模块与无线接收模块连接，无线接收模块并列同时与云存储管理模块和终端即时应用模块通信连接。
终端即时应用模块可以为实时肺功能缺陷吸氧患者、血氧饱和度低下，需要氧疗方法提高氧合的患者等实时医疗应用终端。
电压模块用于维持系统需要的工作电压，晶振电路模块用于产生基准频率的，通过基准频率来控制系统中的频率的准确性，复位电路模块用于每次使用时使电路恢复到起始状态。
虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述，但在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (10)
1.呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)呼吸状态采集模块监测得到呼吸机的呼吸状态向量x(t)，氧浓度采集模块监测得到呼吸机释放出被吸氧者吸入的吸入气氧浓度分数向量u(t)，主控制模块构建基于所述呼吸状态向量x(t)和所述吸入气氧浓度分数向量u(t)的仿射非线性模型；
2)构建基于所述仿射非线性系统中的所述呼吸状态向量x(t)和所述吸入气氧浓度分数向量u(t)的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)；
3)构建所述步骤2)得到的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)；
4)根据所述步骤3)中的哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)中的计算梯度
构建吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型；
5)将所述步骤4)得到的最优控制解u在所述步骤3)中的计算梯度满足的优化后限制条件下代入所述哈密顿量计算模型，得到哈密顿成本计算模型，所述计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，将计算得到的最优哈密顿成本V*(x)代入到所述步骤4)替代V(x)，进而得到优化后的吸入气氧浓度分数向量u*。
2.根据权利要求1所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述步骤5)中对所述步骤3)的计算梯度满足的优化后限制条件的策略迭代改进算法的过程，包括以下步骤：
S1：构建所述步骤2)中的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)在时刻t的计算模型
所述T为评估过程中使用的采样时间构成的时域；
S2：在初始控制器稳定控制的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制系统环境下，在初始策略迭代参数ω-1＝0、i＝0以及所述吸入气氧浓度分数向量初始值为u0条件下，在时域T内计算具有初始值
的步骤1)构建的所述
S3：基于
的响应，使用最小平方算法估计所述计算模型
中的所有未知策略迭代参数ωi，所述i为进行的所有迭代的次数；
S4：计算更新的估计未知参数ωi和先前估计的更新参数ωi-1之间的范数，并将其与预先定义的值(∈)进行比较；
S5：如果所述范数的值满足估计参数收敛条件‖ωi-ωi-1‖<∈，则终止策略迭代改进算法，若所述范数的值不满足所述估计参数收敛条件，则重复所述步骤S2-S4直至所述计算模型
满足所述估计参数收敛条件；
3.根据权利要求2所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述S3步骤中使用最小平方算法估计所述计算模型
中的所有未知策略迭代参数ωi的方法包括以下步骤：
S31：构建所述计算模型
有关策略迭代参数ωi的计算模型：
所述h(x)为策略调整参数函数；
S32：记录每次迭代得到的吸入气氧浓度分数控制成本在时刻t的函数值Vi(x)，构成控制成本集合Y＝[V1(x),V2(x),…,Vm(x)]T，记录每次迭代得到的所述策略调整参数函数hi(x)，构成策略调整参数集合X＝[h1(x),h2(x)…,hm(x)]，所述m为迭代的总次数；
S33：将所述步骤S32得到的控制成本集合Y和所述策略调整参数集合X代入所述步骤S31中构建的策略迭代参数ωi的计算模型，计算所述策略迭代参数ωi：
ωi＝(XT·X)-1·XT·Y。
4.根据权利要求1所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述步骤1)中构建的仿射非线性模型：
其中，所述呼吸状态向量
以n维向量形式表示呼吸机吸入气氧浓度分数控制系统的状态；所述吸入气氧浓度分数向量
是对X×v的利普希茨连续，使得状态向量x(t)对于给定的初始条件x0是唯一的；所述g(x)为输入动态增益参数函数，所述f(x)为基本呼吸状态参数函数。
5.根据权利要求4所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述步骤2)中构建的吸入气氧浓度分数控制成本模型V(x)为：
所述r(x,u)由Q(x)+uTRu决定，假定呼吸机输出氧气量Q(x)∈R是正定的且连续可微的，则R∈Rn表示控制输入的惩罚或加权的正定矩阵，T∞表示呼吸状态向量x(t)足够接近于零的时间。
6.根据权利要求1所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述哈密顿量计算模型H(x,u,Vx)为：
其中，所述
为计算模型中的计算梯度，
表示x中的偏微分。
7.根据权利要求6所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述计算梯度
满足以下限制条件：
minuH(x,u,V)＝0。
8.根据权利要求1所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述步骤4)中的吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型如下：
9.根据权利要求1所述的呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法，其特征在于，所述计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，将计算得到的最优哈密顿成本V*(x)代入到所述步骤4)替代V(x)，进而得到优化后的吸入气氧浓度分数向量u*的计算公式为：
10.采用根据1-9任一所述的方法的呼吸机吸入气氧浓度分数控制系统，其特征在于，包括呼吸状态采集模块、氧浓度采集模块、主控制模块、无线发射模块、无线接收模块、云存储管理模块、终端即时应用模块、电压模块、初始控制器、晶振电路模块、复位电路模块；
所述呼吸状态采集模块和所述氧浓度采集模块同时与所述主控制模块通信连接，所述主控制模块与所述无线发射模块通信连接，所述无线发射模块与所述无线接收模块连接，所述无线接收模块并列同时与所述云存储管理模块和所述终端即时应用模块通信连接。
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