CN116617508A - 一种制氧机控制方法、装置、计算机设备及制氧机 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种制氧机控制方法、装置、计算机设备及制氧机，所述方法包括方法包括获取使用者的监测数据，所述监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；基于预存的目标数据和所述监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。本发明提供的方法能够根据实时反馈的患者输出气道压力，基于自适应模糊控制算法实时调节输出气道压力，以向患者输出适当流量和浓度的氧气，以提高患者吸氧的舒适度。

Description

一种制氧机控制方法、装置、计算机设备及制氧机
技术领域
本申请涉及制氧机技术领域，特别涉及一种制氧机控制方法、装置、计算机设备及制氧机。
背景技术
对于呼吸道、心血管疾病患者而言，家用制氧机是具有实用价值的医疗养生器械。家用制氧机可以根据气道压力的变化调节呼吸流量和潮气量补偿，能够提高患者的自主呼吸能力、通气储备能力。
如果患者长期吸氧的方式不正确，可能会对心脏和身体其他功能造成负面影响，甚至出现全身氧中毒的情况，诱发血管张力丧失、血管扩张、血压下降等严重后果。因此，使用者对制氧机的性能提出更高的要求。
发明内容
为解决现有的制氧机控制难以贴合患者需要的问题，本申请提供一种制氧机控制方法、装置、计算机设备及制氧机，能够自适应调节供氧浓度和压力，改善患者的吸氧效果。
一方面，提供了一种制氧机控制方法，所述方法包括：
获取使用者的监测数据，所述监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；
基于预存的目标数据和所述监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；
基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度，包括：
建立模糊自适应控制的论域计算式；
基于所述论域建立监测数据评价函数；
基于所述监测数据评价函数建立奖惩函数，基于所述奖惩函数调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述论域计算式包括：
偏差值计算式：
e(k)＝yd(k)-y(k)
其中，e(k)为第k个氧浓度偏差值，yd(k)为第k个目标氧浓度，y(k)为第k个氧浓度输出值；
偏差变化率计算式包括：
ec(k)＝e(k)-e(k-1)
其中，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率，e(k)为第k个氧浓度偏差值，e(k-1)为第k-1个氧浓度偏差值。
在一些实施例中，所述呼吸监测数据评价函数包括：
z(k)＝e(k)·ec(k)
其中，z(k)为评价函数值，当z(k)>0时进行奖励；当z(k)<0时进行惩罚；e(k)为第k个氧浓度偏差值，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率。
在一些实施例中，所述奖惩函数包括：
其中，f为奖惩函数值，e(k)为第k个氧浓度偏差值，Oset为目标数据。
在一些实施例中，所述调整所述制氧机的输出氧浓度，包括：
基于比例积分微分控制器调整所述制氧机的输出氧浓度。
另一方面，提供了一种制氧机控制装置，所述装置包括：
监测数据获取模块，用于获取使用者的监测数据，所述监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；
偏差数据计算模块，用于基于预存的目标数据和所述监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；
氧浓度调整模块，用于基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述氧浓度调整模块包括：
论域计算单元，用于建立模糊自适应控制的论域计算式；
基于所述论域建立呼吸监测数据评价函数；
基于所述呼吸监测数据评价函数建立奖惩函数，基于所述奖惩函数调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述论域计算式包括：
偏差值计算式：
e(k)＝yd(k)-y(k)
其中，e(k)为第k个氧浓度偏差值，yd(k)为第k个目标氧浓度，y(k)为第k个氧浓度输出值；
偏差变化率计算式包括：
ec(k)＝e(k)-e(k-1)
其中，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率，e(k)为第k个氧浓度偏差值，e(k-1)为第k-1个氧浓度偏差值。
在一些实施例中，所述呼吸监测数据评价函数包括：
z(k)＝e(k)·ec(k)
其中，z(k)为评价函数值，当z(k)>0时进行奖励；当z(k)<0时进行惩罚；e(k)为第k个氧浓度偏差值，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率。
在一些实施例中，所述奖惩函数包括：
其中，f为奖惩函数值，e(k)为第k个氧浓度偏差值，Oset为目标数据
在一些实施例中，所述氧浓度调整模块具体用于：
基于比例积分微分控制器调整所述制氧机的输出氧浓度。
另一方面，提供了一种计算机设备，计算机设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，处理器可加载并执行至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，以实现上述申请实施例中提供的制氧机控制方法。
另一方面，提供了一种制氧机，包括如上所述的计算机设备。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，处理器可加载并执行至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，以实现上述本申请实施例中提供的制氧机控制方法。
另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产权或计算机程序包括计算机程序指令，该计算机程序指令存储于计算机可读存储介质中。处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，并执行还计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的制氧机控制方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：本发明实施例提供了一种制氧机控制方法、装置、计算机设备及制氧机，所述方法包括获取使用者的监测数据，所述监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；基于预存的目标数据和所述监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。本发明实施例提供的方法能够根据实时反馈的患者输出气道压力，基于自适应模糊控制算法实时调节输出气道压力，以向患者输出适当流量和浓度的氧气，以提高患者吸氧的舒适度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制方法的实现流程示意图；
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制方法的又一实现流程示意图；
图3示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制方法的中模糊控制偏差的曲线图；
图4示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制方法的再一实现流程示意图；
图5示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制方法的中调节氧浓度动态变化的曲线图；
图6示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制装置的结构图；
图7示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机控制方法对应的计算机设备的结构示意图；
图8示出了本申请一个示例性实施例提供的一种制氧机的结构图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将接合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请提供的制氧机控制方法，可以自适应调节供氧浓度和压力，改善患者的吸氧效果。
实施例一、
图1示出了本发明实施例提供的一种方法的实现流程示意图。
参见图1，本发明实施例提供的制氧机控制方法可以包括步骤101至步骤。
步骤101：获取使用者的监测数据，所述监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项。
步骤102：基于预存的目标数据和所述监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项。
步骤103：基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，步骤103包括：
建立模糊自适应控制的论域计算式。
在一些实施例中，所述论域计算式包括：
偏差值计算式：
e(k)＝yd(k)-y(k)
其中，e(k)为第k个氧浓度偏差值，yd(k)为第k个目标氧浓度，y(k)为第k个氧浓度输出值；
偏差变化率计算式包括：
ec(k)＝e(k)-e(k-1)
其中，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率，e(k)为第k个氧浓度偏差值，e(k-1)为第k-1个氧浓度偏差值。
基于所述论域建立监测数据评价函数。
在一些实施例中，所述呼吸监测数据评价函数包括：
z(k)＝e(k)·ec(k)
其中，z(k)为评价函数值，当z(k)>0时进行奖励；当z(k)<0时进行惩罚；e(k)为第k个氧浓度偏差值，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率。
基于所述监测数据评价函数建立奖惩函数，基于所述奖惩函数调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述奖惩函数包括：
其中，f为奖惩函数值，e(k)为第k个氧浓度偏差值，Oset为目标数据。
在一些实施例中，步骤103中所述调整所述制氧机的输出氧浓度，包括：
基于比例积分微分控制器调整所述制氧机的输出氧浓度。
本发明实施例提供的制氧机控制方法能够根据实时反馈的患者输出气道压力，基于自适应模糊控制算法实时调节输出气道压力，以向患者输出适当流量和浓度的氧气，以提高患者吸氧的舒适度。
实施例二、
图2示出了本发明实施例提供的制氧机控制方法的又一实现流程示意图。
参见图2，在一个具体的示例中，本发明实施例提供的制氧机控制方法实现过程如下。
基于本周期的氧浓度状态预测人体的呼吸状态，根据预测的呼吸状态进行模糊自适应控制，以使风机达到目标氧浓度值。根据目标氧浓度值和氧浓度曲线模型、卡尔曼滤波氧浓度曲线模型以及上一个周期的氧浓度值，计算本周期的氧浓度曲线。
其中，模糊自适应控制包括通过模糊自适应控制器进行PID调节器的参数控制，从而控制风机达到目标氧浓度值。
控制风机达到目标氧浓度值同时可以间接控制制氧流量达到目标流量值。
计算本周期的氧浓度曲线包括控制风机达到目标氧浓度值后，将氧浓度曲线模型和上一个周期的氧浓度值输入卡尔曼滤波氧浓度曲线模型，得到本周期的氧浓度曲线。另一方面卡尔曼滤波氧浓度曲线模型可以对氧浓度曲线模型进行参数修正。
在一些实施例中，设计论域模糊自调整控制器时，通过传感器采集到的多个周期患者实时气道压力及呼吸气道的实时氧浓度，控制中心基于目标评价函数和奖罚感受公式计算实时输出氧浓度偏差、实时呼吸流量偏差和潮气量偏差，建立自适应参数整定的论域模糊规则库，实现对供氧系统参数的实时调整。
图3示出了本发明实施例提供的制氧机控制方法中曲线模型的示意图。
参见图3，本发明实施例根据上一个周期的氧浓度值和氧浓度曲线，通过卡尔曼滤波氧浓度曲线模型处理得到本周期的氧气浓度曲线图。进一步预测使用人员的呼吸状态和呼吸深度，通过PID控制器和模糊自适应控制器来控制风机，通过风机调节达到目标的氧气浓度值。同时模糊自适应控制器对PID控制器进行参数调节，控制风机达到目标氧气浓度值的同时，间接的达到目标氧气流量值。卡尔曼滤波氧气浓度曲线模型实时修正氧浓度曲线模型的参数，进入下一个周期。
图4示出了本发明实施例提供的制氧机控制方法的再一实现流程示意图。
参见图4，制氧机的模糊自适应控制过程包括获取当前采样值，基于计算式计算PID控制器输出。判断PID控制输出是否符合预设条件，若符合则完成当前阶段的控制调节，若不符合再重新获取当前采样值。
首先确定模块自适应控制的论域。
偏差值计算式包括：
e(k)＝yd(k)-y(k)
其中，e(k)为第k个氧浓度偏差值，yd(k)为第k个目标氧浓度，y(k)为第k个氧浓度输出值。
偏差变化率计算式包括：
ec(k)＝e(k)-e(k-1)
其中，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率，e(k)为第k个氧浓度偏差值，e(k-1)为第k-1个氧浓度偏差值。
控制器实时调整论域，可以使被控对象向设定值靠拢。若系统收到干扰，则会导致论域较小的规则不能接近既定目标，而论域控制器会依据实际目标输出相应的氧浓度值，以向目标输出氧浓度值靠拢。
图5示出了本申请实施例提供的制氧机控制方法中调节氧浓度曲线图。
参见图5，调节氧浓度曲线对应目标评价函数。目标评价函数是基于控制系统判断输出气道氧浓度在不同呼吸状态时的变化而设计的，需要控制系统根据输出气道氧浓度不断改变相关参数。
进一步的，通过模糊推理和模糊解进行参数转换，PID控制器调整被控制对象的输出氧气浓度。另一方面，将输出氧气浓度反馈至控制中枢以对性价比评价指标进行对比。
其中模糊推理和模糊解每次得到的偏差值和偏差变化率都具有一定的较大模糊范围，而人体需要的氧气浓度值需要具体精确的区间。通过模糊推理，根据每次呼吸所需的氧浓度变化解模糊，从而达到人体所需要的氧浓度饱和值。
从控制系统的动态变化可知，当e(k)·ec(k)>0时，系统的偏差减小，表明氧浓度在控制系统下发展趋势向好；当e(k)□ec(k)＜0时，系统偏差增加，表明氧浓度在控制系统下发展趋势不佳。依据以上变化规律，建立输出气道氧浓度评价函数：
z(k)＝e(k)·ec(k)
当z(k)>0时，则进行奖励；当z(k)<0时，则进行适当惩罚。
基于奖惩函数在氧浓度控制过程中实现模糊规则修改的自适应控制，并同步到模糊规则库，以使氧浓度向设定值靠拢。
在一些实施例中，奖惩函数为：
本发明实施例提供的制氧机控制方法根据氧浓度传感器采集值与设定值的差异计算气道氧浓度偏差值和气道氧浓度偏差变化率，通过论域模糊的方法实现PID参数的实时调节输出气道氧浓度，从而调整供给患者的氧气浓度值向设定氧气浓度值靠近。在患者吸气动作时，模糊控制器使得气道压力即氧浓度明显增加；在患者呼气时，气道压力和氧浓度明显下降；而患者呼吸平缓时，气道压力变化不显著，PID控制器可以保持气道氧浓度相对稳定。
综上所述，本发明实施例提供的制氧机控制方法能够基于自适应控制算法自动实时调节氧气浓度和供氧压力，根据反馈得到的患者输出压力和自适应模糊控制算法调节输出压力，优化供氧环境，最大限度满足患者需求，为用户提供贴合实际需要的吸氧条件，改善供氧效果和用户体验。
实施例三、
图6示出了本发明实施例提供的制氧机控制装置的结构示意图。
参见图6，本发明实施例提供的制氧机控制装置可以包括：
监测数据获取模块201，用于获取使用者的监测数据，所述监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；
偏差数据计算模块202，用于基于预存的目标数据和所述监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；
氧浓度调整模块203，用于基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述氧浓度调整模块203包括：
论域计算单元，用于建立模糊自适应控制的论域计算式；
基于所述论域建立呼吸监测数据评价函数；
基于所述呼吸监测数据评价函数建立奖惩函数，基于所述奖惩函数调整所述制氧机的输出氧浓度。
在一些实施例中，所述论域计算式包括：
偏差值计算式：
e(k)＝yd(k)-y(k)
其中，e(k)为第k个氧浓度偏差值，yd(k)为第k个目标氧浓度，y(k)为第k个氧浓度输出值；
偏差变化率计算式包括：
ec(k)＝e(k)-e(k-1)
其中，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率，e(k)为第k个氧浓度偏差值，e(k-1)为第k-1个氧浓度偏差值。
在一些实施例中，所述呼吸监测数据评价函数包括：
z(k)＝e(k)·ec(k)
其中，z(k)为评价函数值，当z(k)>0时进行奖励；当z(k)<0时进行惩罚；e(k)为第k个氧浓度偏差值，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率。
在一些实施例中，所述奖惩函数包括：
其中，f为奖惩函数值，e(k)为第k个氧浓度偏差值，Oset为目标数据
在一些实施例中，所述氧浓度调整模块203具体用于：
基于比例积分微分控制器调整所述制氧机的输出氧浓度。
综上所述，本发明实施例提供的装置能够根据实时反馈的患者输出气道压力，基于自适应模糊控制算法实时调节输出气道压力，以向患者输出适当流量和浓度的氧气，以提高患者吸氧的舒适度。
实施例四、
图7示出了本申请一个示例性实施例提供的计算机设备的结构示意图，该计算机设备包括：
处理器301，包括一个或者一个以上处理核心，处理器301通过运行软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。
接收器302和发射器303可以实现为一个通信组件，该通信组件可以是一块通信芯片。可选地，该通信组件可以实现包括信号传输功能。也即，发射器303可以用于发射控制信号至图像采集设备以及扫描设备中，接收器302可以用于接收对应的反馈指令。
存储器304通过总线305与处理器301相连。
存储器304可用于存储至少一个指令，处理器301用于执行该至少一个指令，以实现上述方法实施例中的步骤101至步骤102。
本领域技术人员可以理解，图7仅仅是计算机设备的示例，并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机设备还可以包括网络接入设备等。
所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器304可以是所述计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。所述存储器304也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器304还可以既包括所述计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器304用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器304还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
实施例五、
图8示出了本发明实施例提供的制氧机结构示意图。
参见图8，本申请实施例还提供一种制氧机，包括控制器、冷凝管、空压机、增压泵、过滤器、储气罐组件、吸附塔组件、输出组件以及外部框架。
空压机用于除去压缩空气中掺杂的水分，将水分以冷凝物的形式排除，保证进入空气储罐的是干燥的压缩空气。
具体的，各组件可以直接固定在外部框架上。
制氧机的原理为将空气以高密度压缩，再利用空气中各成分的冷凝点不同使各气体组分在不同温度下气液分离，去除其中的氮气，再进一步精馏制氧，能够提供浓度为95％的氧气。
进一步的，药液雾化也是制氧机的一项重要功能，能够进一步满足患者实际需求。本发明实施例提供的制氧机能够将药液雾化功能集成在制氧机内，相比普通制氧机在出氧口多设置一个雾化装置，同时能够满足整机小型化设计需求，使患者在吸氧的同时将雾化的药液吸入肺里，减少吃药动作。
本发明实施例提供的制氧机结构较为简单，能够简化制氧流程，且提供药液雾化功能，改善各类患者的用药过程，协同增强患者的吸氧效果。
实施例六、
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，以由处理器加载并执行以实现上述制氧机控制方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM,Random Access Memory)、固态硬盘(SSD,Solid State Drives)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体(ReRAM,Resistance RandomAccess Memory)和动态随机存取存储器(DRAM,Dynamic Random Access Memory)。
实施例七、
本申请还提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行给计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的制氧机控制方法。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以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。专业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。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种制氧机控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取使用者的呼吸监测数据，所述呼吸监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；
基于预存的目标数据和所述呼吸监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；
基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度，包括：
基于所述偏差数据建立模糊自适应控制的论域计算式；
基于所述论域建立呼吸监测数据评价函数；
基于所述呼吸监测数据评价函数建立奖惩函数，基于所述奖惩函数调整所述制氧机的输出氧浓度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述论域计算式包括：
偏差值计算式：
e(k)＝yd(k)-y(k)
其中，e(k)为第k个氧浓度偏差值，yd(k)为第k个目标氧浓度，y(k)为第k个氧浓度输出值；
偏差变化率计算式包括：
ec(k)＝e(k)-e(k-1)
其中，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率，e(k)为第k个氧浓度偏差值，e(k-1)为第k-1个氧浓度偏差值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述呼吸监测数据评价函数包括：
z(k)＝e(k)·ec(k)
其中，z(k)为评价函数值，当z(k)>0时进行奖励；当z(k)<0时进行惩罚，e(k)为第k个氧浓度偏差值，ec(k)为第k个氧浓度偏差变化率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述奖惩函数包括：
其中，f为奖惩函数值，e(k)为第k个氧浓度偏差值，Oset为目标数据。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述调整所述制氧机的输出氧浓度，包括：
基于比例积分微分控制器调整所述制氧机的输出氧浓度。
7.一种制氧机控制装置，其特征在于，所述装置包括：
监测数据获取模块，用于获取使用者的呼吸监测数据，所述呼吸监测数据包括气道压力和气道氧浓度中的至少一项；
偏差数据计算模块，用于基于预存的目标数据和所述呼吸监测数据计算偏差数据，所述偏差数据包括输出氧浓度偏差、呼吸流量偏差和潮气量偏差中的至少一项；
氧浓度调整模块，用于基于所述偏差数据和模糊自适应控制，调整所述制氧机的输出氧浓度。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的制氧机控制方法。
9.一种制氧机，其特征在于，包括如权利要求8所述的计算机设备。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储器介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的制氧机控制方法。
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