【摘 要】
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提出一种基于BP神经网络的旋转血泵生理控制方法,实现血泵植入者生理状态变化下控制器的自适应调节。控制器以临床主动脉平均压100 mmHg作为控制目标,利用神经网络自动学习的
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(51505455),流体动力与机电系统国家重点实验室开放基金(GZKF-201713),浙江省仪器科学与技术重中之重学科开放基金资助(JL150515)
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提出一种基于BP神经网络的旋转血泵生理控制方法,实现血泵植入者生理状态变化下控制器的自适应调节。控制器以临床主动脉平均压100 mmHg作为控制目标,利用神经网络自动学习的特性,采用3层神经网络在循环系统生理状态发生变化时在线调优血泵PID控制器的参数。该控制方法在血液循环系统数学模型中进行数值模拟验证,分别在模拟左心室衰竭、体循环阻力发生生理变化以及左心室收缩能力动态变化等条件下,接入改进后的PID控制器控制血泵转速,使循环系统中主动脉压力达到设定的正常值。结果表明,在上述多种不同的生理状态下,基于BP
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