【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗器械，特别涉及一种心室辅助设备的控制方法、可读存储介质及心室辅助设备。
技术介绍
1、心室辅助装置是一种帮助心脏进行工作，或者在心脏无法工作的情况下暂时替代心脏的工作的装置，用于辅助或代替心脏将血液泵送至身体其他各部位。
2、心室辅助装置中应用磁悬浮转子，可以在没有摩擦或磨损的情况下实现旋转，从而可以减少血液出现停滞、湍流或溶血，减少或避免机械故障的发生。
3、由于磁悬浮转子的动力学方程与传统的机械轴承动力学方程存在差异，现有技术中通过建立动力学模型并经过数学推导得到磁悬浮转子的控制率。然而，由于磁悬浮转子的x轴和y轴之间动力学存在耦合，不能完全解耦，x轴和y轴四个线圈的电压输入的解耦(指x轴方向的线圈仅会输出x方向的控制力，y轴方向的线圈仅会输出y方向的控制力)及线性化(指电流与磁悬浮转子的位置、速度、加速度成线性关系)容易使得动力学模型失真，复杂控制目标(指磁悬浮转子在旋转、冲击下的零位移控制)及复杂工况下的稳定的控制率求解困难。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种心室辅助设备的控制方法、可读存储介质及心室辅助设备，以解决现有的心室辅助设备的动力学模型准确性低、控制率求取复杂的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种心室辅助设备的控制方法，其包括：
3、获取电压驱动力激励数据和驱动力运动轨迹激励数据；
4、根据所述电压驱动力激励数据和所述驱动力运动轨迹激励数据建立隐式动力学模型；
5、基于所述隐式动力学模型预测心室辅助设备的状态，并根据预测的状态更新控制网络的参数，得到所述心室辅助设备的控制率。
6、可选的，根据所述电压驱动力激励数据和所述驱动力运动轨迹激励数据建立隐式动力学模型的步骤包括：
7、使用电压驱动力激励数据训练微分神经网络的编码部分；
8、使用驱动力运动轨迹激励数据训练微分神经网络的解码部分；以及
9、对齐训练后的所述编码部分与训练后的所述解码部分，得到所述隐式动力学模型。
10、可选的，所述编码部分包括电压转换至驱动力的编码；所述解码部分包括驱动力转换至动力学参数的解码；对齐训练后的所述编码部分与训练后的所述解码部分的步骤包括对齐所述编码部分的驱动力与所述解码部分的驱动力。
11、可选的，训练微分神经网络的步骤包括：
12、基于伴随灵敏度的增广状态计算梯度。
13、可选的，获取电压驱动力激励数据和驱动力运动轨迹激励数据的方式基于最小化条件数的激励策略生成。
14、可选的，所述基于最小化条件数的激励策略包括：
15、利用有限项傅里叶级数初始化动力学激励轨迹；
16、基于所述动力学激励轨迹，通过迭代优化得到所述激励策略。
17、可选的，根据预测的状态更新控制网络的参数的步骤包括：
18、根据预测的状态，基于最大熵强化学习算法更新所述控制网络的参数。
19、可选的，基于最大熵强化学习算法更新控制网络的参数的步骤包括：
20、获取所述心室辅助设备的当前状态；
21、根据所述隐式动力学模型预测所述心室辅助装置的多步状态，并计算多步奖励；
22、根据当前动作网络输出的电压执行动作；
23、基于所述多步奖励与评价网络输出的均方根损失，结合动作状态的熵正则损失进行梯度回传，更新所述控制网络的参数。
24、为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被执行时，实现如上所述的心室辅助设备的控制方法的步骤。
25、为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种心室辅助设备，其包括控制模块和磁悬浮转子，所述控制模块根据如上所述的心室辅助设备的控制方法实现对所述磁悬浮转子的驱动。
26、为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种心室辅助设备，其包括位置传感器、控制模块、动力学计算模块、电磁驱动单元和磁悬浮转子，其中所述位置传感器用于向所述控制模块反馈所述磁悬浮转子当前的位移信息，所述控制模块根据所述磁悬浮转子当前的位移信息，以及所述动力学计算模块基于隐式动力学模型所计算得到的与控制率相关的控制输出，通过所述电磁驱动单元控制所述磁悬浮转子。
27、综上所述，在本专利技术提供的心室辅助设备的控制方法、可读存储介质及心室辅助设备中，所述心室辅助设备的控制方法包括：获取电压驱动力激励数据和驱动力运动轨迹激励数据；根据所述电压驱动力激励数据和所述驱动力运动轨迹激励数据建立隐式动力学模型；以及基于所述隐式动力学模型预测心室辅助设备的状态，并根据预测的状态更新控制网络的参数，得到所述心室辅助设备的控制率。
28、如此配置，通过两段式的激励数据(指前端的电压驱动力激励数据和后端的驱动力运动轨迹激励数据)来建立隐式动力学模型，有效提高了动力学模型的准确性。进而通过隐式动力学模型预测心室辅助设备的状态的方式来更新控制网络的参数，简化了控制率的求解流程。
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1.一种心室辅助设备的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，根据所述电压驱动力激励数据和所述驱动力运动轨迹激励数据建立隐式动力学模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，所述编码部分包括电压转换至驱动力的编码；所述解码部分包括驱动力转换至动力学参数的解码；对齐训练后的所述编码部分与训练后的所述解码部分的步骤包括对齐所述编码部分的驱动力与所述解码部分的驱动力。
4.根据权利要求2所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，训练微分神经网络的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，获取电压驱动力激励数据和驱动力运动轨迹激励数据的方式基于最小化条件数的激励策略生成。
6.根据权利要求5所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，所述基于最小化条件数的激励策略包括：
7.根据权利要求1所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，根据预测的状态更新控制网络的参数的步骤包括：
8.根据权利要求7所
9.一种可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时，实现如权利要求1～8中任一项所述的心室辅助设备的控制方法的步骤。
10.一种心室辅助设备，其特征在于，包括控制模块和磁悬浮转子，所述控制模块根据权利要求1～8中任一项所述的心室辅助设备的控制方法实现对所述磁悬浮转子的驱动。
11.一种心室辅助设备，其特征在于，包括位置传感器、控制模块、动力学计算模块、电磁驱动单元和磁悬浮转子，其中所述位置传感器用于向所述控制模块反馈所述磁悬浮转子当前的位移信息，所述控制模块根据所述磁悬浮转子当前的位移信息，以及所述动力学计算模块基于隐式动力学模型所计算得到的与控制率相关的控制输出，通过所述电磁驱动单元控制所述磁悬浮转子。
...【技术特征摘要】
1.一种心室辅助设备的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，根据所述电压驱动力激励数据和所述驱动力运动轨迹激励数据建立隐式动力学模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，所述编码部分包括电压转换至驱动力的编码；所述解码部分包括驱动力转换至动力学参数的解码；对齐训练后的所述编码部分与训练后的所述解码部分的步骤包括对齐所述编码部分的驱动力与所述解码部分的驱动力。
4.根据权利要求2所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，训练微分神经网络的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，获取电压驱动力激励数据和驱动力运动轨迹激励数据的方式基于最小化条件数的激励策略生成。
6.根据权利要求5所述的心室辅助设备的控制方法，其特征在于，所述基于最小化条件数的激励策略包括：
7.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：于镔雷，张宝文，杨煜，
申请(专利权)人：微创外科医疗科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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